关于mysql archive存储引擎

政府还有一个让数据库专家摊上更多事情的职能，就是安全控制和数据审计。那些管理着海量数据仓库的企业官员常常得回答诸如“何人何时修改了什么”或者“何人何时查看了什么”这样的提问。那些拥有数以千计的员工，开展着不计其数的业务的企业，每天都会产生出大量的日志记录数据，而且必须将其好好保存。为了帮助数据库专家应对数据爆炸的挑战，MySQL5.0引入了一种新的数据存储引擎，叫做Archive。这个先进的数据管理工具，让MySQL的专家们拥有了处理和管理海量数据的新式武器。

Archive引擎作用：为大量很少引用的历史、归档、或安全审计信息的存储和检索提供了完美的解决方案，区别于InnoDB、MyISAM提供压缩功能，没有索引。

关于Archive存储引擎的介绍和性能测试的文章：​​http://dev.mysql.com/tech-resources/articles/storage-engine.html​​

不喜欢英文的童鞋可以看这篇翻译过来的文章（推荐，翻译的不错）：​​http://guangxin.name/2009/04/mysql50-archive-1.html​​

根据英文的测试结论来看，Archive表比MyISAM表要小大约75%，比支持事务处理的InnoDB表小大约83%。当数据量非常大的时候Archive的插入性能表现会较MyISAM为佳。

Archive表的性能是否可能超过MyISAM？答案是肯定的。根据MySQL工程师的资料，当表内的数据达到1.5GB这个量级，CPU又比较快的时候，Archive表的执行性能就会超越MyISAM表。因为这个时候，CPU会取代I/O子系统成为性能瓶颈。别忘了Archive表比其他任何类型的表执行的物理I/O操作都要少。

较小的空间占用也能在你移植MySQL数据的时候发挥作用。当你需要把数据从一台MySQL服务器转移到另一台的时候，Archive表可以方便地移植到新的MySQL环境，你只需将保存Archive表的底层文件复制过去就可以了。

本着怀疑一切的精神，本人进行了如下的测试：

①建立一个iplog的表：

mysql> create table iplog(id int auto_increment not null primary key,userid int,ip char(15),visit_time datetime) engine=innodb;

②使用python脚本插入50w数据：

#!/usr/bin/mysql

import MySQLdb

conn = MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="asdf",db="test",unix_socket="/data/mysql_3306/mysql.sock")

cursor = conn.cursor()

for i in range(0,500000):

    sql = "insert into iplog(userid,ip,visit_time) values(%s,'127.0.0.1',now())"%i

    cursor.execute(sql)

cursor.close()

conn.commit()

conn.close()

③分别创建iplog对应的archive、InnoDB、MyISAM对应表格并插入数据

mysql> create table iplog_archive engine=archive as select * from iplog;

Query OK, 500000 rows affected (2.73 sec)

Records: 500000  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> create table iplog_myisam engine=myisam as select * from iplog;              

Query OK, 500000 rows affected (1.39 sec)

Records: 500000  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> create table iplog_innodb engine=innodb as select * from iplog;             

Query OK, 500000 rows affected (4.78 sec)

Records: 500000  Duplicates: 0  Warnings: 0

④比较它们的大小

mysql> select table_name,engine,ROUND(data_length/1024/1024,2) total_size_mb,table_rows from information_schema.tables

    -> where table_schema = 'test' and table_name like 'iplog_%';

+---------------+---------+---------------+------------+

| table_name    | engine  | total_size_mb | table_rows |

+---------------+---------+---------------+------------+

| iplog_archive | ARCHIVE |          2.10 |     500000 | 

| iplog_innodb  | InnoDB  |         30.56 |     500289 | 

| iplog_myisam  | MyISAM  |         29.56 |     500000 | 

+---------------+---------+---------------+------------+

3 rows in set (0.01 sec)

⑤测试select性能：

mysql> select * from iplog_archive where userid=250000;

+--------+--------+-----------+---------------------+

| id     | userid | ip        | visit_time          |

+--------+--------+-----------+---------------------+

| 750001 | 250000 | 127.0.0.1 | 2010-02-01 10:54:20 | 

+--------+--------+-----------+---------------------+

1 row in set (0.31 sec)

mysql> select * from iplog_innodb where userid=250000;       

+--------+--------+-----------+---------------------+

| id     | userid | ip        | visit_time          |

+--------+--------+-----------+---------------------+

| 750001 | 250000 | 127.0.0.1 | 2010-02-01 10:54:20 | 

+--------+--------+-----------+---------------------+

1 row in set (0.48 sec)

mysql> select * from iplog_myisam where userid=250000;      

+--------+--------+-----------+---------------------+

| id     | userid | ip        | visit_time          |

+--------+--------+-----------+---------------------+

| 750001 | 250000 | 127.0.0.1 | 2010-02-01 10:54:20 | 

+--------+--------+-----------+---------------------+

1 row in set (0.10 sec)

⑥测试insert性能（）：

使用python脚本再插入50w数据，查看插入性能，脚本如下，没有写的很复杂，测试InnoDB或者MyISAM要修改代码

#!/usr/bin/mysql

import MySQLdb

conn = MySQLdb.connect(host="localhost",user="root",passwd="asdf",db="test",unix_socket="/data/mysql_3306/mysql.sock")

cursor = conn.cursor()

for i in range(500001,1000000):

    sql = "insert into iplog_archive(userid,ip,visit_time) values(%s,'127.0.0.1',now())"%i

    cursor.execute(sql)

cursor.close()

conn.commit()

conn.close()

archive

real    1m30.467s

user    0m22.270s

sys     0m12.670s

InnoDB

real    0m48.622s

user    0m18.722s

sys     0m9.322s

MyISAM

real    1m32.129s

user    0m13.183s

sys     0m5.624s

测试结果是archive可以大规模的减少空间减少%93（这个与表有关系），select性能介于MyISAM和InnoDB之间，大规模insert时效率比MyISAM和InnoDB高，至于原因“因为这个时候，CPU会取代I/O子系统成为性能瓶颈。别忘了Archive表比其他任何类型的表执行的物理I/O操作都要少。”