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Author: xbox1994

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@@ -9,7 +9,7 @@ MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB。如果系统插入和查
 如果需要频繁的更新、删除操作，或者需要事务、外键、行级锁的时候。选择InnoDB。
 
 ### [数据库性能优化](https://www.zhihu.com/question/19719997)
-1. 优化SQL语句和索引，在where/group by/order by中用到的字段建立索引，索引字段越小越好，复合索引简历的顺序
+1. 优化SQL语句和索引，在where/group by/order by中用到的字段建立索引，索引字段越小越好，复合索引建立的顺序
 2. 加缓存，Memcached, Redis
 3. 主从复制，读写分离
 4. 垂直拆分，其实就是根据你模块的耦合度，将一个大的系统分为多个小的系统，也就是分布式系统
@@ -51,7 +51,7 @@ MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB。如果系统插入和查
 #### 原理
 我们拿出一本新华字典，它的目录实际上就是一种索引：非聚集索引。我们可以通过目录迅速定位我们要查的字。而字典的内容部分一般都是按照拼音排序的，这实际上又是一种索引：聚集索引。聚集索引这种实现方式使得按主键的搜索十分高效，但是辅助索引搜索需要检索两遍索引：首先检索辅助索引获得主键，然后用主键到主索引中检索获得记录。
 
-主要使用[B+树](https://www.jianshu.com/p/3a1377883742)来构建索引，为什么不用二叉树是因为B+树是多叉的，可以减少树的高度，还有事索引本身较大，不会全部存储在内存中，会以索引文件的形式存储在磁盘上，然后是因为[局部性原理](https://www.cnblogs.com/xyxxs/p/4440187.html)，数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，(由于节点中有若干个数组，所以地址连续)。而红黑树这种结构，深度更深。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性
+主要使用[B+树](https://www.jianshu.com/p/3a1377883742)来构建索引，为什么不用二叉树是因为：第一，B+树是多叉的，可以减少树的高度。第二，索引本身较大，不会全部存储在内存中，会以索引文件的形式存储在磁盘上，然后是因为[局部性原理](https://www.cnblogs.com/xyxxs/p/4440187.html)，数据库系统巧妙利用了磁盘预读原理，将一个节点的大小设为等于一个页，这样每个节点只需要一次I/O就可以完全载入，(由于节点中有若干个数组，所以地址连续)。而红黑树这种结构，深度更深。由于逻辑上很近的节点（父子）物理上可能很远，无法利用局部性。
 
 在InnoDB里，每个页默认16KB，假设索引的是8B的long型数据，每个key后有个页号4B，还有6B的其他数据（参考《MySQL技术内幕：InnoDB存储引擎》P193的页面数据），那么每个页的扇出系数为16KB/(8B+4B+6B)≈1000，即每个页可以索引1000个key。在高度h=3时，s=1000^3=10亿！！也就是说，InnoDB通过三次索引页的I/O，即可索引10亿的key。通常来说，索引树的高度在2~4。
 #### 分析
@@ -90,4 +90,4 @@ MyISAM相对简单所以在效率上要优于InnoDB。如果系统插入和查
 ### 缓存
 对于很多的数据库系统都能够缓存执行计划，对于完全相同的sql, 可以使用已经已经存在的执行计划，从而跳过解析和生成执行计划的过程。MYSQL提供了更为高级的查询结果缓存功能，对于完全相同的SQL (字符串完全相同且大小写敏感) 可以执行返回查询结果
 
-MySQL缓存机制简单的说就是缓存sql文本及查询结果，如果运行相同的sql，服务器直接从缓存中取到结果，而不需要再去解析和执行sql。如果表更改 了，那么使用这个表的所有缓冲查询将不再有效，查询缓存值的相关条目被清空。更改指的是表中任何数据或是结构的改变，包括INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE等，也包括那些映射到改变了的表的使用MERGE表的查询。显然，这对于频繁更新的表，查询缓存是不适合的，而对于一些不常改变数据且有 大量相同sql查询的表，查询缓存会节约很大的性能。
+MySQL缓存机制简单的说就是缓存sql文本及查询结果，如果运行相同的sql，服务器直接从缓存中取到结果，而不需要再去解析和执行sql。如果表更改 了，那么使用这个表的所有缓冲查询将不再有效，查询缓存值的相关条目被清空。更改指的是表中任何数据或是结构的改变，包括INSERT、UPDATE、 DELETE、TRUNCATE、ALTER TABLE、DROP TABLE或DROP DATABASE等，也包括那些映射到改变了的表的使用MERGE表的查询。显然，这对于频繁更新的表，查询缓存是不适合的，而对于一些不常改变数据且有 大量相同sql查询的表，查询缓存会节约很大的性能。