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这节课程的内容有：
- Log-Structured Storage
- Data Representation
- System Catalogs
上节课讨论的tuple-oriented中的slotted page design可能会有什么问题呢：
- 碎片，删除tuples会在page中留下碎片
- 无用的磁盘I/O。磁盘读取是一块一块地读。
- 随机磁盘I/O，比如更新20个在不同page的tuple
如果DBMS不会覆盖页中的数据，只会创建新的页，会解决上面的一些问题。
Log-Structured存储模型就是用上面这种思想。
Log-Structured Storage： DBMS不存储tuples，而是存储log记录
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存储文件如何修改的记录。每个log record都包含tuple的id。添加log就往末尾添加。
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为了读取一个record，DBMS扫描log file，重建tuple。DBMS可以维护索引，从tuple_id映射到最新的log record
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写很快，但是读很慢。磁盘写是连续的，而且现有页是不可变的，减少随机磁盘I/O
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对于append-only存储友好，因为DBMS不可以回去更新数据
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DBMS可以周期性的压缩log
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压缩之后，时序信息已经没用了，因为对于一个tuple，一个page中最多出现一次。DBMS可以按照id排序，存入一个表中（SSTable），提高性能，更快进行查找
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压缩策略有universal compaction和level compaction，如RocksDB就是用的level compaction
Log-Structured存储引擎在如今很常用，可以归功于RocksDB快速发展。而且也会使分布式数据库更容易实现。
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Log-Structured存储的缺点：
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Write-Amplification
如果对于一个tuple永远不改它，那么每次compact都要重新写一遍这个tuple。
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Compaction is Expensive
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tuple中的数据本质上就是字节数组，DMBS来负责解释这些字节，得出属性的值。
Data representation schema 是DBMS是存储一个值的字节的方法。
有五种high level的数据类型可以存储到tuple中: integers, variable-precision numbers, fixed-point precision numbers, variable length values, and dates/times.
Integers
Examples: INTEGER, BIGINT, SMALLINT, TINYINT
大多数DBMS用C/C++中的类型来存储Integers。长度是固定的。
Variable Precision Numbers
Examples: FLOAT, REAL
用C/C++中的浮点类型来存储，但是浮点数会产生误差，这个对于数据库来说很致命。长度是固定的。
Fixed-Point Precision Numbers
Examples: NUMERIC, DECIMAL
numeric的数据类型，存储精确，通常用变长数组存储，像是一个string，要存储一些元信息，来说明自己的长度、scale等。
为了保持精度会有很大的性能损失。
如Postgresql的NUMERIC数据类型定义如下：
Variable-Length Data
Examples: VARCHAR, VARBINARY, TEXT, BLOB.
通常跟一个header一块存储，指示这个变长数据有多长，以便跳到下一个值，header中还可能有checksum。
大多数DBMS不允许一个tuple超过page size大小，如果超过了，会把超过的那个值存储到一个单独的page中，然后用一个指针指向这个新page。如果一个page盛不下，也可以连接更多的page。
Dates and Times
Examples: TIME, DATE, TIMESTAMP
通常跟C中的time(0)一样，记录unix时代到现在的单位时间。
DBMA将数据库的元信息存储到内部目录中
- Tables, columns, indexes, views
- Users, permissions
- Internal, statistics
几乎所有的DBMA将数据库的目录当做表存储到自身中。
可以通过DBMS的 INFORMATION_SHCEMA 目录获取关于数据库的信息。