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1、优化设计的技巧
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(1) 如果一个字段需要经常更改，则采用以空间换时间的设计方法
最常见的例子是用户积分登录次数的累加，按照范式设计，在users表中建立一个字段us_scores,以后需要在用户积分改变时采用update的语句进行修改。但是知道 update语句的执行速度是很慢的，为了避免大量重复使用它，优化的设计方案是建立us_scores表，存储每次增加的积分，在查询是采用SQL语句的sum方法来计算之。
(2) 关联字段类型尽可能定义为数字类型
(3) 表的序列字段必须是数字类型
(4) 若数据库有移植的可能性，不使用存储过程及触发器
(5) 建立恰当的索引
索引的建立是加快数据库查询的基本技巧之一，通常的建议是，只有百万级的记录的表格才应该建立索引。
，命名都应该作为非常重要的事情来看待，表、序列、字段、索引的命名技巧可以归结如下：
(1) 关联字段名称必须相同，名称以基础表的字段名称为准
(2) 序列名字跟表字段名字相同
(3) 关联表的名称应该是被关联的表用“_”连接起来组成的
(4) 字段定义的前两位是表名的缩写，第三位是下划线
一，保证规范，序列名称必须是唯一的，而且，一般的序列就是这个表的id字段。如果不加前缀，那么字段都叫做id就会违背惟一性原则。
第二，为了将来关联查询语句的书写方便。
(5) 索引的名字和表的名字相同
(6) 常用字段采用固定定义
为了提高大数据量的表格的查询速度，可以采用建立适当的索引方式。如果一个表只有一个索引，建议索引的名字跟表相同，如果有多个索引，则为表名称加下划线加索引列名称。
最安全的设计方案是，Web数据库和测试数据库分离。Web数据库权限只被管理员一个人掌握。
关于MySQL数据库设计
的优化措施还需要经过数据库设计人员的不断发掘，从数据库设计中不断的发现问题，提出解决问题的方法，才能将数据库的性能优化的更好更全面。
用触发器实时地减少当然可以，不过在我的数据库设计中，我全部是通过查询来实现 仓库里还有多少货物的。
Log File物理结构
从 ib_logfile0和 ib_logfile1这两个文件的物理结构可以看出，在Log Header部分还是有些许差异的， ib_logfile0会多一些额外的信息，主要是checkpoint信息。
并且每个Block的单位是512字节，对应到磁盘每个扇区也是512字节，因此redo log写磁盘是原子写，保证能够写成功，而不像index page一样需要double write来保证安全写入。
我们依次从上到下来看每个Block的结构
Log File Header Block
Log Goup ID，可能会配置多个redo组，每个组对应一个id，当前都是0，占用4字节
Start LSN，这个redo log文件开始日志的lsn，占用8字节
Log File Number，总是为0，占用4字节
Created By，备份程序所占用的字节数，占用32字节
另外在ib_logfile0中会有两个checkpoint block，分别是 LOG_CHECKPOINT_1/ LOG_CHECKPOINT_2，两个记录InnoDB Checkpoint信息的字段，分别从文件头的第二个和第四个block开始记录，并且只在每组log的第一个文件中存在，组内其他文件虽然没有checkpoint相关信息，但是也会预留相应的空间出来。这里为什么有两个checkpoint的呢？原因是设计为交替写入，避免因为介质失败而导致无法找到可用的checkpoint的情况。
Log blocks
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log block结构分为日志头段、日志记录、日志尾部
Block Header，占用12字节
Data部分
Block tailer，占用4字节
Block Header
这个部分是每个Block的头部，主要记录的块的信息
Block Number，表示这是第几个block，占用4字节，是通过LSN计算得来的，占用4字节
Block data len，表示该block中有多少字节已经被使用了，占用2字节
First Rec offet，表示该block中作为第一个新的mtr开始的偏移量，占用2字节
Checkpoint number，表示该log block最后被写入时的检查点的值，占用4字节