Mysql MyISAM與InnoDB 表鎖行鎖以及分庫分表優化
1. count運算上的區別：
因為MyISAM緩存有表meta-data（行數等），因此在做COUNT(*)時對於一個結構很好的查詢是不需要消耗多少資源的。而對於InnoDB來說，則沒有這種緩存。
2. 是否支持事務和崩潰後的安全恢復：
MyISAM 強調的是性能，每次查詢具有原子性,其執行數度比InnoDB類型更快，但不提供事務支持。InnoDB 提供事務支持事務，外部鍵等高級數據庫功能。 具有事務(commit)、回滾(rollback)和崩潰修復能力(crash recovery capabilities)的事務安全(transaction-safe (ACID compliant))型表。
3. 是否支持外鍵：
MyISAM不支持，而InnoDB支持。
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1. 2 MyISAM特點(5.5 版本前默認引擎)
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MyISAM：只支持表級鎖，不支持行鎖。用戶在操作myisam表時，select，update，delete，insert語句都會給表自動加鎖 (讀取時對需要讀到的所有表加鎖，寫入時則對表加排他鎖；)
不支持事務
不支持外鍵
不支持崩潰後的安全恢復
在表有讀取查詢的同時，支持往表中插入新紀錄
支持BLOB和TEXT的前500個字符索引，支持全文索引
支持延遲更新索引，極大地提升了寫入性能
對於不會進行修改的表，支持 壓縮表 ，極大地減少了磁盤空間的占用
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1.2.2 表鎖與行鎖 hang鎖
- 計算機(Mysql)協調多個進程或線程並發訪問某一表或某行數據的機制
表鎖： 每次操作鎖住整張表。開銷小，加鎖快；不會出現死鎖；鎖定粒度大，發生鎖沖突的概率最高，並發度最低；
行鎖： 每次操作鎖住一行數據。開銷大，加鎖慢；會出現死鎖；鎖定粒度最小，發生鎖沖突的概率最低，並發度最高；
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1.3 InnoDB (5.5 版本後默認引擎
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註意：InnoDB的行鎖，只是在WHERE的主鍵是有效的，非主鍵的WHERE都會鎖全表的。
- 支持行鎖，采用MVCC來支持高並發，有可能死鎖
- 支持事務
- 支持外鍵
- 支持崩潰後的安全恢復
不支持全文索引
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1.4 綜上
所以：MyISAM更適合讀密集的表，而InnoDB更適合寫密集的的表。 在數據庫做主從分離的情況下，經常選擇MyISAM作為主庫的存儲引擎。
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二、兩種數據結構的索引
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哈希索引：
底層的數據結構是哈希表，因此在絕大多數需求為單條記錄查詢的時候，可以選擇哈希索引，查詢性能最快；其余大部分場景，建議選擇BTree索引。
B-Tree索引：下圖為B+Tree
MyISAM: B+Tree葉節點的data域存放的是數據記錄的地址。在索引檢索的時候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，則取出其 data 域的值，然後以 data 域的值為地址讀取相應的數據記錄。這被稱為“非聚簇索引”。
InnoDB: 其數據文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和數據文件是分離的，其表數據文件本身就是按B+Tree組織的一個索引結構，樹的葉節點data域保存了完整的數據記錄。這個索引的key是數據表的主鍵，因此InnoDB表數據文件本身就是主索引。這被稱為“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作為輔助索引（非聚集索引），輔助索引的data域存儲相應記錄主鍵的值而不是地址，這也是和MyISAM不同的地方。在根據主索引搜索時，直接找到key所在的節點即可取出數據；在根據輔助索引查找時，則需要先取出主鍵的值，在走一遍主索引。 因此，在設計表的時候，不建議使用過長的字段作為主鍵，也不建議使用非單調的字段作為主鍵，這樣會造成主索引頻繁分裂。
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三、數據庫常見優化手段
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當MySQL單表記錄數過大時，數據庫的CRUD性能會明顯下降
增加(Create)、讀取查詢(Retrieve)、更新(Update)和刪除(Delete)
限定數據的範圍： 務必禁止不帶任何限制數據範圍條件的查詢語句。比如：我們當用戶在查詢訂單歷史的時候，我們可以控制在一個月的範圍內。；
讀/寫分離： 經典的數據庫拆分方案，主庫負責寫，從庫負責讀；
緩存： 使用MySQL的緩存，另外對重量級、更新少的數據可以考慮使用應用級別的緩存；
垂直分區：
根據數據庫裏面數據表的相關性進行拆分。 例如，用戶表中既有用戶的登錄信息又有用戶的基本信息，可以將用戶表拆分成兩個單獨的表，甚至放到單獨的庫做分庫。
簡單來說垂直拆分是指數據表列的拆分，把一張列比較多的表拆分為多張表
垂直拆分的優點：
可以使得行數據變小，在查詢時減少讀取的Block數，減少I/O次數。此外，垂直分區可以簡化表的結構，易於維護。垂直拆分的缺點：
主鍵會出現冗余，需要管理冗余列，並會引起Join操作，可以通過在應用層進行Join來解決。此外，垂直分區會讓事務變得更加復雜；
- 水平分區：
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保持數據表結構不變，通過某種策略存儲數據分片。這樣每一片數據分散到不同的表或者庫中，達到了分布式的目的。 水平拆分可以支撐非常大的數據量。
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水平拆分是指數據表行的拆分，表的行數超過200萬行時，就會變慢，這時可以把一張的表的數據拆成多張表來存放。
水品拆分可以支持非常大的數據量。需要註意的一點是:分表僅僅是解決了單一表數據過大的問題，但由於表的數據還是在同一臺機器上，其實對於提升MySQL並發能力沒有什麽意義，所以 水品拆分最好分庫 。
水平拆分能夠 支持非常大的數據量存儲，應用端改造也少，但 分片事務難以解決 ，跨界點Join性能較差，邏輯復雜。
Mysql MyISAM與InnoDB 表鎖行鎖以及分庫分表優化