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frank-lam · frank-lam · commit c7bfea41a949 · 2018-09-25T23:15:52.000+08:00
diff --git a/notes/MySQL.md b/notes/MySQL.md
@@ -60,19 +60,20 @@
         - [6. 索引的缺点](#6-索引的缺点)
         - [7. 索引失效](#7-索引失效)
         - [8. 在什么情况下适合建立索引](#8-在什么情况下适合建立索引)
-    - [9. 联合索引](#9-联合索引)
+    - [9. 为什么用B+树做索引而不用B-树或红黑树](#9-为什么用b树做索引而不用b-树或红黑树)
+    - [10. 联合索引](#10-联合索引)
         - [1. 什么是联合索引](#1-什么是联合索引)
         - [2. 命名规则](#2-命名规则)
         - [3. 创建索引](#3-创建索引)
         - [4. 索引类型](#4-索引类型)
         - [5. 删除索引](#5-删除索引)
         - [6. 什么情况下使用索引](#6-什么情况下使用索引)
-    - [10. 主键、外键和索引的区别](#10-主键外键和索引的区别)
-    - [11. 聚集索引与非聚集索引](#11-聚集索引与非聚集索引)
-    - [12. 数据库中的分页查询语句怎么写，如何优化](#12-数据库中的分页查询语句怎么写如何优化)
-    - [13. 常用的数据库有哪些？Redis用过吗？](#13-常用的数据库有哪些redis用过吗)
-    - [14. Redis的数据结构](#14-redis的数据结构)
-    - [15. 分库分表](#15-分库分表)
+    - [11. 主键、外键和索引的区别](#11-主键外键和索引的区别)
+    - [12. 聚集索引与非聚集索引](#12-聚集索引与非聚集索引)
+    - [13. 数据库中的分页查询语句怎么写，如何优化](#13-数据库中的分页查询语句怎么写如何优化)
+    - [14. 常用的数据库有哪些？Redis用过吗？](#14-常用的数据库有哪些redis用过吗)
+    - [15. Redis的数据结构](#15-redis的数据结构)
+    - [16. 分库分表](#16-分库分表)
         - [1. 垂直切分](#1-垂直切分)
             - [垂直切分的优点](#垂直切分的优点)
             - [垂直切分的缺点](#垂直切分的缺点)
@@ -85,18 +86,18 @@
             - [事务问题](#事务问题)
             - [JOIN](#join)
             - [ID 唯一性](#id-唯一性)
-    - [16. 主从复制与读写分离](#16-主从复制与读写分离)
+    - [17. 主从复制与读写分离](#17-主从复制与读写分离)
         - [主从复制](#主从复制)
         - [读写分离](#读写分离)
-    - [17. 查询性能优化](#17-查询性能优化)
+    - [18. 查询性能优化](#18-查询性能优化)
         - [1. 使用 Explain 进行分析](#1-使用-explain-进行分析)
         - [2. 优化数据访问](#2-优化数据访问)
             - [1. 减少请求的数据量](#1-减少请求的数据量)
             - [2. 减少服务器端扫描的行数](#2-减少服务器端扫描的行数)
         - [3. 重构查询方式](#3-重构查询方式)
             - [1. 切分大查询](#1-切分大查询)
             - [2. 分解大连接查询](#2-分解大连接查询)
-    - [18. 锁类型](#18-锁类型)
+    - [19. 锁类型](#19-锁类型)
         - [1. 乐观锁](#1-乐观锁)
         - [2. 悲观锁](#2-悲观锁)
         - [3. 共享锁](#3-共享锁)
@@ -116,7 +117,7 @@
 
 # 前言
 
-在本文将讨论数据库原理和MySQL核心知识，MySQL性能优化等，包含 “MySQL基础” 和 “高性能MySQL实践” 两部分。
+在本文将讨论数据库原理和 MySQL 核心知识，MySQL 性能优化等，包含 **MySQL基础** 和 **高性能MySQL实践** 两部分。
 
 
 
@@ -972,7 +973,22 @@ MyISAM 存储引擎支持空间数据索引，可以用于地理数据存储。
 更多资料：[MySQL索引背后的数据结构及算法原理](https://www.kancloud.cn/kancloud/theory-of-mysql-index/41846)
 
 
-## 9. 联合索引
+
+## 9. 为什么用B+树做索引而不用B-树或红黑树
+
+B+ 树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而 B- 树是每个索引节点都会有 Data 域。所以从 InooDB 的角度来看，B+ 树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。
+
+- 那么 MySQL如何衡量查询效率呢？答：磁盘 IO 次数
+  - B- 树 / B+ 树 的特点就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘 IO 次数，但是 B- 树的每个节点都有 data 域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘 IO 次数（磁盘 IO 一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO 次数增多，一次 IO 多耗时），而 B+ 树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘 IO 次数就少。
+  - B+ 树所有的 Data 域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是**将所有的叶子节点用指针串起来**。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而 B 树不支持这样的遍历操作。
+
+- B 树相对于红黑树的区别
+  - **AVL 树和红黑树基本都是存储在内存中才会使用的数据结构**。在大规模数据存储的时候，红黑树往往出现由于**树的深度过大**而造成磁盘 IO 读写过于频繁，进而导致效率低下的情况。为什么会出现这样的情况，我们知道要获取磁盘上数据，必须先通过磁盘移动臂移动到数据所在的柱面，然后找到指定盘面，接着旋转盘面找到数据所在的磁道，最后对数据进行读写。磁盘IO代价主要花费在查找所需的柱面上，树的深度过大会造成磁盘IO频繁读写。根据**磁盘查找存取的次数往往由树的高度所决定**，所以，只要我们通过某种较好的树结构减少树的结构尽量减少树的高度，B树可以有多个子女，从几十到上千，可以降低树的高度。
+  - **数据库系统的设计者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。为了达到这个目的，在实际实现 B-Tree 还需要使用如下技巧：每次新建节点时，直接申请一个页的空间，这样就保证**一个节点物理上也存储在一个页里**，加之计算机存储分配都是按页对齐的，就实现了一个 node 只需一次 I/O。
+
+
+
+## 10. 联合索引
 
 ### 1. 什么是联合索引
 
@@ -1063,7 +1079,7 @@ PRIMARY KEY 索引和 UNIQUE 索引非常类似。
 
 
 
-## 10. 主键、外键和索引的区别
+## 11. 主键、外键和索引的区别
 
 |          | 定义                                                 | 作用                     | 个数                     |
 | -------- | ---------------------------------------------------- | ------------------------ | ------------------------ |
@@ -1073,7 +1089,7 @@ PRIMARY KEY 索引和 UNIQUE 索引非常类似。
 
 
 
-## 11. 聚集索引与非聚集索引
+## 12. 聚集索引与非聚集索引
 
 https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html
 
@@ -1083,7 +1099,7 @@ https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html
 
 
 
-## 12. 数据库中的分页查询语句怎么写，如何优化
+## 13. 数据库中的分页查询语句怎么写，如何优化
 
 - Mysql 的 limit 用法 
   - SELECT * FROM table LIMIT [offset,] rows | rows OFFSET offset 
@@ -1092,7 +1108,7 @@ https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html
 
 
 
-## 13. 常用的数据库有哪些？Redis用过吗？
+## 14. 常用的数据库有哪些？Redis用过吗？
 
 - 常用的数据库有哪些？Redis用过吗？ 
   - 常用的数据库 
@@ -1114,7 +1130,7 @@ https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html
 
 
 
-## 14. Redis的数据结构 
+## 15. Redis的数据结构 
 
 - STRING：可以是字符串、整数或者浮点数 
 - LIST：一个链表，链表上的每个节点都包含了一个字符串 
@@ -1128,7 +1144,7 @@ https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html
 
 
 
-## 15. 分库分表
+## 16. 分库分表
 
 简单来说，数据的切分就是通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）中，以达到分散单台设备负载的效果，即分库分表。
 
@@ -1237,7 +1253,7 @@ https://www.cnblogs.com/s-b-b/p/8334593.html
 
 
 
-## 16. 主从复制与读写分离
+## 17. 主从复制与读写分离
 
 ### 主从复制
 
@@ -1269,7 +1285,7 @@ MySQL 读写分离能提高性能的原因在于：
 
 
 
-## 17. 查询性能优化
+## 18. 查询性能优化
 
 ### 1. 使用 Explain 进行分析
 
@@ -1367,7 +1383,7 @@ SELECT * FROM post WHERE post.id IN (123,456,567,9098,8904);
 
 
 
-## 18. 锁类型
+## 19. 锁类型
 
 MySQL/InnoDB 的加锁，一直是一个面试中常问的话题。例如，数据库如果有高并发请求，如何保证数据完整性？产生死锁问题如何排查并解决？在工作过程中，也会经常用到，乐观锁，排它锁等。
 
@@ -1489,7 +1505,7 @@ update test_one set name="www.souyunku.com" where id =1 lock in share mode;
 
 在查询语句后面增加 `lock in share mode`，MySQL 会对查询结果中的每行都加共享锁，当没有其他线程对查询结果集中的任何一行使用排他锁时，可以成功申请共享锁，否则会被阻塞。其他线程也可以读取使用了共享锁的表，而且这些线程读取的是同一个版本的数据。
 
-加上共享锁后，对于 `update,insert,delete` 语句会自动加排它锁。
+加上共享锁后，对于 `update,insert,delete` 语句会自动加排它锁。
 
 ### 4. 排它锁
 
@@ -1501,7 +1517,7 @@ update test_one set name="www.souyunku.com" where id =1 lock in share mode;
 
 读取为什么要加读锁呢：防止数据在被读取的时候被别的线程加上写锁
 
-使用方式：在需要执行的语句后面加上 `for update` 就可以了
+使用方式：在需要执行的语句后面加上 `for update` 就可以了
 
 
 
diff --git a/notes/SQL.md b/notes/SQL.md
@@ -1,3 +1,9 @@
+# 前言
+
+在这部分将整理 SQL 语句的使用
+
+
+
 # SQL基础
 
 ## 1. INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN
@@ -31,7 +37,7 @@ ORDER BY Persons.LastName
 
 ![20150603222827804](assets/20150603222827804.png)
 
-此种连接方式 Orders 表中 Id_P 字段在 Persons 表中找不到匹配的，则不会列出来。
+此种连接方式 Orders 表中 Id_P 字段在 Persons 表中找不到匹配的，则不会列出来。
 
 
 
