如果你已经了解InnoDB存储引擎的物理结构，那么我们可以通过分析InnoDB的物理文件结构寻找可以优化的线索。

    一、理解InnoDB数据及索引文件存储格式

    InnoDB存储引擎的数据存放在相同的文件中，这一点和MySQL默认存储引擎MyISAM的区别较大，后者分别存放于独立的文件。除此之外InnoDB的数据存放格式也比较独特，每个InnoDB表都会将主键以聚簇索引的形式创建。所有的数据都以主键升序排列在物理磁盘上面，所有主键查询并且以主键排序的查询效率也会非常高。

对于代码的优化可以进行一些简单的优化，使得数据库连接和下载时间有所改善。那么在这里呢！给大家介绍几种与使用PHP代码来集成数据库的应用程序有关的优化。

       1.减少使用数据库。通常，连接数据库是所有脚本中最慢的部分。可以通过使用持久稳固的连接来解决这个问题。

       2.加速数据库查询。减少所做的查询数量，并且确保这些查询得到了优化。对于一个复杂查询来说，通常可以用几种方法来实现。在数据库的命令行界面运行查询，试验使用的不同方法来加速查询。在MySQL中，可以使用EXPLAIN语句来查看查询可能在什么地方绕弯路。通常的原则是尽可能减少链接，增加索引。

简单的中间代码生成算法经常生成目标为无条件跳转指令的无条件跳转指令，到达条件跳转指令的无条件跳转指令，或者到达无条件跳转指令的条件跳转指令。这些不必要的跳转指令可以通过下面几种窥孔优化技术从中间代码或者目标代码中消除。我们可以把序列

goto L1
...
L1: goto L2

替换为

goto L2
...
LI: goto L2

如果没有跳转到L1的指令，并且语句L1:goto L2之前是一个无条件跳转指令，所以可以消除这个语句。

当一个基本块仅包含单一的表达式求值时，或者我们认为以逐次处理各个表达式的方式为基本块生成代码就已经足够了，那么我们就可以最佳地选择寄存器。在下面的算法中，我们引人对一个表达式树（即一个表达式的语法树）的结点添加数字标号的方案。在使用固定个数的寄存器来对一个表达式求值的情况下，该方案允许我们为表达式生成最优的代码。

Ershov 数

一开始，我们给一个表达式树的每个结点各赋予一个数值。该数表示如果我们不把任何临时值存放问内存的话，计算该表达式需要多少个寄存器。这些数有时被称为Ershou数（Ershov nurnher)。这是根据A.Ershov命名的，他为只有一个算术寄存器的机器使用了类似的方案。对我们的机器模型而言，计算Ershov数的规则如下：

如果我们简单地把每个高级语言结构独立地翻译成为机器代码，那么会带来相当大的运行时的开销。下面讨论如何消除这样的低效率因素。在目标代码中消除不必要的指令，或者把一个指令 序列替换为一个完成同样功能的较快的指令序列，通常被称为“代码改进”或者“代码优化”。

局部代码优化（在一个基本块内改进代码）的相关知识已经简单地了解过了。下面我们将处理全局代码优化问题。在全局优化中，代码的改进将考虑在多个基本块内发生的事情。我们会讨论一些主要的代码改进机会。

优化的主要来源

编译器的优化必须保持源程序的语义。除了一些非常特殊的场合之外，一旦程序员选择并实现了某种算法，编译器不可能完全理解这个程序并把它替换为一个全然不同且更加高效的等价算法。编译器只知道如何应用一些相对低层的语义转换。在进行转换时，编译器用到一些常见的性质，比如像i+o = i这样的代数恒等式或使用一些程序语义（如在同样的值上进行同样的运算必然得到同样的结果）。

“到达定值”是最常见和有用的数据流模式之一。只要知道当控制到达程序中每个点的时候，每个变量-可能在程序中的哪些地方被定值，我们就可以确定很多有关x的性质。下面仅仅给出两个例子：一个编译器能够根据到达定值信息知道x在点p上的值是否为常量，而如果x在点p 上被使用，则调试器可以指出x是否未经定值就被使用。

如果存在一条从紧随在定值后面的程序点到达某一个程序点P的路径，并且在这条路径上 d没有被“杀死”，我们就说定值d到达程序点p。如果在这条路径上有对变量x的其他定值，我们就说变量x的这个定值被“杀死”了e。直观地讲，如果某个变量x的一个定值d到达点p,在点p处使用的x的值可能就是由d最后定值的。

把域V画成一个格图对我们会有所帮助。格图的结点是V的元素，而它的边是向下的，即如果y≤x，那么从x到y有一个边。给出了一个到达定值数据流模式的集合V。其中有三个定值：d1、d2和d3。因为半格中的偏序关系在≤是⊇,从这三个定值的集合的子集到 其所有超集有一个向下的边。因为 ≤是传递的，如果有一条从x到y的路径，我们可以按照惯例省略从x到y的边。因此，虽然在这个例子中{d1,d2,d3}≤{d1},我们并没有画出这条边，因为这个边可以用经过d1，d2的路径来表示。

有一点也很有用，即我们可以从这样的图中读出交汇值。因为x ∧y就是它们的最大下界，因此这个值总是最高的、从x和y都有向下的路径到达的元素z。比如，如果想x是 {d1}而y是{d2},那么z就是{d1，d2}。这是正确的，因为这里的交汇运算是并集运算。顶元素将出现在格图的顶部，也就是说，从T到图中的每个元素都有一条向下的路径。类似地，底元素将出现在图的底部，从每个元素都有一条边到达丄。

所有根据流模式实际上都是具有有限高度的可分配框架的简单例子。这样，迭代算法的前向或逆向版本可以用来解决这些问题，并求出每个问题的MOP解。我们将深人研究一个具有更多有趣性质的有用的数据流框架。

回忆一下常量传播（或者说“常量折叠”），即把那些在每次运行时总是得到相同常量值的表达式替换为该常量值。下面描述的常量传播框架和至今已经讨论的数据流问题都有所不同。不同之处在于：

1)它的可能数据流值的集合是无界的。即使对于一个确定的流图也是如此。

2)它不是可分配的。

网站是企业和商家在网络上发展自身业务的命脉，对于这条命脉我们该如何让它发挥最大的功效呢？在解答这个问题的时候，我们对网站的考察的就少不了网站的收录多少、快慢、权重等因素了。只有在日常的工作中充分了解这些因素对网站建设和优化工作的影响，才能发挥网站应有的功效，为企业带来利益。

    首先，关注收录量。专业的网站建设和网站优化人士一定会特别的关注网站的收录量，他们都会用专门的工具查看当天、一周内以及一个月内网站的收录数量。在查询的过程中，我们可以及时的了解我们的网站被收录的情况。在查询的过程中，有时我们可能会发现即使这段时间我们的网站并没有发布太多的内容，但是网站的收录量却很大。造成这种现象的原因是网站快照被更新了，也可以说是搜索引擎重新收录了网站内容。网站首页快照频繁的更新，说明网站的权重很高，如果网站内容持续有规律的更新，那么会让网站权重得到提升。所以我们既要注重首页快照的更新，也不能忽视内容页面的更新。

进行一个站点的搜索引擎优化工作，是有一定套路可循的。通常第一步就是进行网站seo分析工作，通过分析确定网站未来推广的核心关键字，这个关键字的选择是未来搜索引擎优化的核心内容。所有的优化工作最后都是围绕着关键字进行的，对于关键字的分析一定要选准商业价值高竞争又较低的词。

选好了关键字之后，在网站的架构上则要尽力迎合搜索引擎优化的需要，在页面布局等方面要尽量精简代码量，突出显示主要关键字，让搜索引擎更好的收录，为站点排序好工作创造好的基础。

做好了这些站点架构的基础工作后，对于站点内容要形成围绕关键字的清晰规划，通过高质量的原创内容让站点尽快具备较高的权重。尽量少采用网络上那些复制转载次数很多的信息来填充站点，对于内容要严格按照关键字的需要来进行建设，用高质量的内容充实关键字。