一、数据库引擎
数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。 使用数据库引擎创建用于联机事务处理或联机分析处理数据的关系数据库。这包括创建用于存储数据的表和用于查看、管理和保护数据安全的数据库对象（如索引、视图和存储过程）。
二、数据库引擎任务
在数据库引擎文档中，各主题的顺序遵循用于实现使用数据库引擎进行数据存储的系统的任务的主要顺序。
设计并创建数据库以保存系统所需的关系或XML文档。
实现系统以访问和更改数据库中存储的数据。包括实现网站或使用数据的应用程序，还包括生成使用SQL Server工具和实用工具以使用数据的过程。
为单位或客户部署实现的系统。
提供日常管理支持以优化数据库的性能。
三、MySQL数据库引擎类别
你能用的数据库引擎取决于mysql在安装的时候是如何被编译的。要添加一个新的引擎，就必须重新编译MYSQL。在缺省情况下，MYSQL支持三个引擎：ISAM、MYISAM和HEAP。另外两种类型INNODB和BERKLEY（BDB），也常常可以使用。
ISAM
ISAM是一个定义明确且历经时间考验的数据表格管理方法，它在设计之时就考虑到数据库被查询的次数要远大于更新的次数。因此，ISAM执行读取操作的速度很快，而且不占用大量的内存和存储资源。ISAM的两个主要不足之处在于，它不支持事务处理，也不能够容错：如果你的硬盘崩溃了，那么数据文件就无法恢复了。如果你正在把ISAM用在关键任务应用程序里，那就必须经常备份你所有的实时数据，通过其复制特性，MYSQL能够支持这样的备份应用程序。
MYISAM
MYISAM是MYSQL的ISAM扩展格式和缺省的数据库引擎。除了提供ISAM里所没有的索引和字段管理的功能，MYISAM还使用一种表格锁定的机制，来优化多个并发的读写操作。其代价是你需要经常运行OPTIMIZE TABLE命令，来恢复被更新机制所浪费的空间。MYISAM还有一些有用的扩展，例如用来修复数据库文件的MYISAMCHK工具和用来恢复浪费空间的MYISAMPACK工具。
MYISAM强调了快速读取操作，这可能就是为什么MYSQL受到了WEB开发如此青睐的主要原因：在WEB开发中你所进行的大量数据操作都是读取操作。所以，大多数虚拟主机提供商和INTERNET平台提供商只允许使用MYISAM格式。
HEAP
HEAP允许只驻留在内存里的临时表格。驻留在内存里让HEAP要比ISAM和MYISAM都快，但是它所管理的数据是不稳定的，而且如果在关机之前没有进行保存，那么所有的数据都会丢失。在数据行被删除的时候，HEAP也不会浪费大量的空间。HEAP表格在你需要使用SELECT表达式来选择和操控数据的时候非常有用。要记住，在用完表格之后就删除表格。
INNODB和BERKLEYDB
INNODB和BERKLEYDB（BDB）数据库引擎都是造就MYSQL灵活性的技术的直接产品，这项技术就是MYSQL++ API。在使用MYSQL的时候，你所面对的每一个挑战几乎都源于ISAM和MYISAM数据库引擎不支持事务处理也不支持外来键。尽管要比ISAM和MYISAM引擎慢很多，但是INNODB和BDB包括了对事务处理和外来键的支持，这两点都是前两个引擎所没有的。如前所述，如果你的设计需要这些特性中的一者或者两者，那你就要被迫使用后两个引擎中的一个了。
数据库底层实现原理
B+树是为磁盘或其他直接存取辅助设备而设计的一种平衡查找树（如果不知道平衡查找树，请自行google），在B+树中，所有记录节点都是按键值的大小顺序存放在同一层的叶节点中，各叶节点指针进行连接。下图是在网上找的一张B+树示意图。
InnoDB数据页结构
1.页介绍
页是InnoDB存储引擎管理数据库的最小磁盘单位。页类型为B-Tree node的页，存放的即是表中行的实际数据了。
InnoDB中的页大小为16KB，且不可以更改。
InnoDB可以将一条记录中的某些数据存储在真正的数据页面之外，即作为行溢出数据。MySQL的varchar数据类型可以存放65535个字节，但实际只能存储65532个。同时InnoDB是B+树结构的，因此每个页中至少应该有两个行记录，否则失去了B+树的意义，变成了链表，所以一行记录最大长度的阈值是8098，如果大于这个值就会将其存到溢出行中。
2.InnoDB数据页组成部分
File Header（文件头）
Page Header（页头）
Infimun + Supremum Records
User Records（用户记录，即行记录）
Free Space（空闲空间）
Page Directory（页目录）
File Trailer（文件结尾信息）
这也是我摘抄的书上的内容，下面我只介绍一下会帮助理解底层原理的部分。
1.在File header中，FIL+PAGE_PREV，FIL_PAGE_NEXT两个表示当前页的上一页和下一页，由此可以看出叶子节点是双向链表串起来的。如下图
2.Infimum和Supremum记录
在InnoDB存储引擎中，每个数据页中有两个虚拟的行记录，用来限定记录的边界。Infimum记录是比该页中任何主键值都要小的值，Supremum指比任何可能大的值还要大的值。这两个值在页创建时被建立，并且在任何情况下不会被删除。
由上图可以看出，行记录是记录在页中的，同时是在页内行记录之间也是双向链表链接的（在网上有看到说是单链表的）
3.Page Directory
页目录中存放了记录的相对位置，有些时候这些记录指针称为Slots（槽）或者目录槽，与其他数据库不同的是，InnoDB并不是每个记录拥有一个槽，InnoDB中的槽是一个稀疏目录，即一个槽中可能属于多个记录，最少属于4个目录，最多属于8个目录。槽中记录按照键顺序存放，这样可以利用二叉查找迅速找到记录的指针。但是由于InnoDB中的Slots是稀疏目录，二叉查找的结果只是一个粗略的结果，所以InnoDB必须通过recorder header中的next_record来继续查找相关记录。同时slots很好的解释了recorder header中的n_owned值的含义，即还有多少记录需要查找，因为这些记录并不包括在slots中。
先看看几种树形结构：
1 搜索二叉树：每个节点有两个子节点，数据量的增大必然导致高度的快速增加，显然这个不适合作为大量数据存储的基础结构。
2 B树：一棵m阶B树是一棵平衡的m路搜索树。最重要的性质是每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足：┌m/2┐ - 1 <= j <= m - 1；一个节点的子节点数量会比关键字个数多1，这样关键字就变成了子节点的分割标志。一般会在图示中把关键字画到子节点中间，非常形象，也容易和后面的B+树区分。由于数据同时存在于叶子节点和非叶子结点中，无法简单完成按顺序遍历B树中的关键字，必须用中序遍历的方法。
3 B+树：一棵m阶B树是一棵平衡的m路搜索树。最重要的性质是每个非根节点所包含的关键字个数 j 满足：┌m/2┐ - 1 <= j <= m；子树的个数最多可以与关键字一样多。非叶节点存储的是子树里最小的关键字。同时数据节点只存在于叶子节点中，且叶子节点间增加了横向的指针，这样顺序遍历所有数据将变得非常容易。
补充内容： Mysql的存储引擎和索引
可以说数据库必须有索引，没有索引则检索过程变成了顺序查找，O(n)的时间复杂度几乎是不能忍受的。我们非常容易想象出一个只有单关键字组成的表如何使用B+树进行索引，只要将关键字存储到树的节点即可。当数据库一条记录里包含多个字段时，一棵B+树就只能存储主键，如果检索的是非主键字段，则主键索引失去作用，又变成顺序查找了。这时应该在第二个要检索的列上建立第二套索引。 这个索引由独立的B+树来组织。有两种常见的方法可以解决多个B+树访问同一套表数据的问题，一种叫做聚簇索引（clustered index ），一种叫做非聚簇索引（secondary index）。这两个名字虽然都叫做索引，但这并不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。对于聚簇索引存储来说，行数据和主键B+树存储在一起，辅助键B+树只存储辅助键和主键，主键和非主键B+树几乎是两种类型的树。对于非聚簇索引存储来说，主键B+树在叶子节点存储指向真正数据行的指针，而非主键。
InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上，若使用"where id = 14"这样的条件查找主键，则按照B+树的检索算法即可查找到对应的叶节点，之后获得行数据。若对Name列进行条件搜索，则需要两个步骤：第一步在辅助索引B+树中检索Name，到达其叶子节点获取对应的主键。第二步使用主键在主索引B+树种再执行一次B+树检索操作，最终到达叶子节点即可获取整行数据。
MyISM使用的是非聚簇索引，非聚簇索引的两棵B+树看上去没什么不同，节点的结构完全一致只是存储的内容不同而已，主键索引B+树的节点存储了主键，辅助键索引B+树存储了辅助键。表数据存储在独立的地方，这两颗B+树的叶子节点都使用一个地址指向真正的表数据，对于表数据来说，这两个键没有任何差别。由于索引树是独立的，通过辅助键检索无需访问主键的索引树。
为了更形象说明这两种索引的区别，我们假想一个表如下图存储了4行数据。其中Id作为主索引，Name作为辅助索引。图示清晰的显示了聚簇索引和非聚簇索引的差异。
我们重点关注聚簇索引，看上去聚簇索引的效率明显要低于非聚簇索引，因为每次使用辅助索引检索都要经过两次B+树查找，这不是多此一举吗？聚簇索引的优势在哪？
1 由于行数据和叶子节点存储在一起，这样主键和行数据是一起被载入内存的，找到叶子节点就可以立刻将行数据返回了，如果按照主键Id来组织数据，获得数据更快。
2 辅助索引使用主键作为"指针" 而不是使用地址值作为指针的好处是，减少了当出现行移动或者数据页分裂时辅助索引的维护工作，使用主键值当作指针会让辅助索引占用更多的空间，换来的好处是InnoDB在移动行时无须更新辅助索引中的这个"指针"。也就是说行的位置（实现中通过16K的Page来定位，后面会涉及）会随着数据库里数据的修改而发生变化（前面的B+树节点分裂以及Page的分裂），使用聚簇索引就可以保证不管这个主键B+树的节点如何变化，辅助索引树都不受影响。