【原创】日志表设计一例分析

关于关系表的设计归根结底有两个方面。第一，就是完全按照范式理论去设计，一般来说达到第三范式就可以了，或者你可以划分的更细到达更上一层次。比如第四，第五

关于关系表的设计归根结底有两个方面。

第一，就是完全按照范式理论去设计，一般来说达到第三范式就可以了，或者你可以划分的更细到达更上一层次。比如第四，第五，第六等等。这种设计有自己的可读性很强，，但是有一点，在检索数据的时候增加了多张关系表来做关联的开销。

第二，就是在范式理论上适当的做些反范式，有的东西还是不要太剥离的好。（窄表以及宽表） 这点和软件设计中的紧耦合松耦合理论一致。

下面我就以常用的LOG表来做下演示，其中有两种表的实际，一种是窄表，一种是稍微宽一点的表。

窄表：log_ytt

mysql> show create table log_ytt;     +-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Table       | Create Table                                                                                                                                                             | +-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | log_ytt | CREATE TABLE `log_ytt` (   `ids` bigint(20) DEFAULT NULL,   `log_time` datetime DEFAULT NULL,   KEY `idx_u1` (`ids`,`log_time`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 |  +-------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)

表记录数

mysql>  select * from log_ytt where ids > '4875000001';                                                                                    +------------+---------------------+ | ids        | log_time            | +------------+---------------------+ | 7110000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6300000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6750000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5310000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7200000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7380000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5760000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6930000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6660000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5670000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6210000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5850000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6570000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5580000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5130000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7290000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6390000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5490000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5220000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7560000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7470000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7020000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6840000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6030000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6480000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7650000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5940000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 6120000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 7740000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5400000001 | 2014-05-20 21:56:42 |  | 5760000001 | 2014-05-21 03:19:07 |  | 6840000001 | 2014-05-21 03:19:17 |  | 7020000001 | 2014-05-21 03:19:32 |  | 7200000001 | 2014-05-21 03:19:45 |  | 7110000001 | 2014-05-21 03:19:46 |  | 7380000001 | 2014-05-21 03:19:48 |  | 5670000001 | 2014-05-21 03:19:58 |  | 6930000001 | 2014-05-21 03:19:59 |  | 6030000001 | 2014-05-21 03:20:00 |  | 5940000001 | 2014-05-21 03:20:00 |  | 7290000001 | 2014-05-21 03:20:02 |  | 6120000001 | 2014-05-21 03:20:09 |  | 5850000001 | 2014-05-21 03:20:18 |  | 5580000001 | 2014-05-21 03:20:24 |  | 6480000001 | 2014-05-21 03:25:05 |  | 6390000001 | 2014-05-21 03:25:37 |  | 6210000001 | 2014-05-21 03:25:45 |  | 7470000001 | 2014-05-21 03:26:14 |  | 6750000001 | 2014-05-21 03:27:17 |  | 5310000001 | 2014-05-21 03:27:33 |  | 5130000001 | 2014-05-21 03:27:34 |  | 6570000001 | 2014-05-21 03:27:34 |  | 7560000001 | 2014-05-21 03:27:45 |  | 5220000001 | 2014-05-21 03:27:45 |  | 5400000001 | 2014-05-21 03:27:53 |  | 5490000001 | 2014-05-21 03:27:55 |  | 6660000001 | 2014-05-21 03:28:07 |  | 6300000001 | 2014-05-21 03:28:13 |  | 7740000001 | 2014-05-21 03:28:26 |  | 7650000001 | 2014-05-21 03:28:37 |  +------------+---------------------+ 60 rows in set (0.00 sec)

接下来，我们要检索所有IDS的平均时间。 有以下两种方式：