MariaDB在Linux的存储机制主要依赖于其多种存储引擎，每种引擎针对不同的数据操作场景设计，以提升存储效率、查询性能和可维护性。以下是MariaDB在Linux系统中的存储机制详细介绍：
存储引擎种类及特点
- InnoDB：事务型存储引擎，MariaDB默认引擎，兼容MySQL InnoDB。核心特性包括ACID事务支持、行级锁、MVCC（多版本并发控制）、外键约束、崩溃恢复和自适应哈希索引。适用于OLTP（在线事务处理）场景，如订单系统、用户账户管理等需要高并发写入和事务支持的场景。
- Aria：MyISAM的增强替代品，支持崩溃恢复。核心特性包括表级锁、崩溃安全、支持全文索引和低存储开销。适用于只读或低频写入的日志表和临时表。
- TokuDB：由Tokutek开发，MariaDB 5.5纳入此引擎模块。核心特性包括高压缩比、LSM树结构、写吞吐量显著高于B树引擎（如InnoDB）和读性能较低。适用于写多读少的场景，如日志存储（如用户行为日志）和时序数据存储（如传感器数据）。
- MyRocks：基于RocksDB的高压缩写优化引擎，由Facebook贡献。核心特性包括高压缩比、LSM树结构、写吞吐量显著高于B树引擎和读性能较低。适用于日志存储（如用户行为日志）和时序数据存储（如传感器数据）。
- ColumnStore：列式存储引擎，专为大规模数据分析设计。核心特性包括列式存储、高效压缩、并行处理和支持批量插入。适用于OLAP（在线分析处理）场景，如数据仓库、BI报表和需要快速执行SUM()、AVG()等聚合操作的场景。
- Spider：分库分表引擎，支持跨服务器分布式数据访问。核心特性包括透明分片、支持多种后端、复杂查询下推。适用于分布式数据库架构和水平拆分超大规模表。
- Memory：内存存储引擎，数据不持久化。核心特性包括极速读写、表级锁和重启丢失。适用于临时数据缓存（如会话信息）和高速计算中间结果存储。
存储引擎的选择
- 是否需要事务？是则选择InnoDB。
- 数据访问模式？高频写入选择MyRocks（压缩写优化），复杂分析选择ColumnStore（列式聚合），分布式存储选择Spider。
- 数据持久性要求？允许丢失选择Memory。
通过合理选择存储引擎，可以显著提升MariaDB的存储效率、查询性能和可维护性。