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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。

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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。

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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

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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。

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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。

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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。

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本着怀疑一切的精神，本人进行了如下的测试：

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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;

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②使用python脚本插入50w数据：

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#!/usr/bin/mysql

import MySQLdb

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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()

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

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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

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