根據英文的測試結論來看，Archive表比MyISAM表要小大約75%，比支持事務處理的InnoDB表小大約83%。當數據量非常大的時候Archive的插入性能表現會較MyISAM為佳。

Archive表的性能是否可能超過MyISAM？答案是肯定的。根據MySQL工程師的資料，當表內的數據達到1.5GB這個量級，CPU又比較快的時候，Archive表的執行性能就會超越MyISAM表。因為這個時候，CPU會取代I/O子系統成為性能瓶頸。別忘了Archive表比其他任何類型的表執行的物理I/O操作都要少。

較小的空間占用也能在你移植MySQL數據的時候發揮作用。當你需要把數據從一臺MySQL服務器轉移到另一臺的時候，Archive表可以方便地移植到新的MySQL環境，你只需將保存Archive表的底層文件復制過去就可以了。

本著懷疑一切的精神，本人進行了如下的測試：

①建立一個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腳本插入50w數據：

#!/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分別創建iplog對應的archive、InnoDB、MyISAM對應表格并插入數據

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比較它們的大小

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測試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測試insert性能（）：

使用python腳本再插入50w數據，查看插入性能，腳本如下，沒有寫的很復雜，測試InnoDB或者MyISAM要修改代碼

#!/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

測試結果是archive可以大規模的減少空間減少%93（這個與表有關系），select性能介于MyISAM和InnoDB之間，大規模insert時效率比MyISAM和InnoDB高，至于原因“因為這個時候，CPU會取代I/O子系統成為性能瓶頸。別忘了Archive表比其他任何類型的表執行的物理I/O操作都要少。”

歡迎大家共同探討，包括測試用例以及任何想法。