Update 数据库-MySQL.md

Author: xbox1994

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@@ -67,19 +67,34 @@ select * from table_name inner join ( select id from table_name where (user = xx
 3. 隔离性（Isolation）：多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行，然后你可以扯到隔离级别；
 4. 持久性（Durability）：一个事务一旦提交，对数据库的修改应该永久保存。
 
+不同事务隔离级别的问题：  
 [https://www.jianshu.com/p/4e3edbedb9a8](https://www.jianshu.com/p/4e3edbedb9a8)
 
 ## 锁表、锁行
+1. InnoDB 支持表锁和行锁，使用索引作为检索条件修改数据时采用行锁，否则采用表锁
+2. InnoDB 自动给修改操作加锁，给查询操作不自动加锁
+3. 行锁相对于表锁来说，优势在于高并发场景下表现更突出，毕竟锁的粒度小
+4. 当表的大部分数据需要被修改，或者是多表复杂关联查询时，建议使用表锁优于行锁
+
 [https://segmentfault.com/a/1190000012773157](https://segmentfault.com/a/1190000012773157)
 
 ### 悲观锁乐观锁、如何写对应的SQL
+悲观锁：select for update  
+乐观锁：先查询一次数据，然后使用查询出来的数据+1进行更新数据，如果失败则循环  
+
 [https://www.jianshu.com/p/f5ff017db62a](https://www.jianshu.com/p/f5ff017db62a)
 
 ### 索引
 #### 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。
+聚集索引：数据行的物理顺序与列值（一般是主键的那一列）的逻辑顺序相同，一个表中只能拥有一个聚集索引  
+非聚集索引：该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同，一个表中可以拥有多个非聚集索引  
+
+#### 索引原理
+使用B+树来构建索引，为什么不用二叉树？因为红黑树在磁盘上的查询性能远不如B+树
+
+红黑树最多只有两个子节点，所以高度会非常高，导致遍历查询的次数会多，又因为红黑树在数组中存储的方式，导致逻辑上很近的父节点与子节点可能在物理上很远，导致无法使用磁盘预读的局部性原理，需要很多次IO才能找到磁盘上的数据
 
-使用B+树来构建索引，为什么不用二叉树？红黑树在磁盘上的查询性能远不如B+树。原因是红黑树最多只有两个子节点，所以高度会非常高，导致遍历查询的次数会多，又因为红黑树在数组中存储的方式，导致逻辑上很近的父节点与子节点可能在物理上很远，导致无法使用磁盘预读的局部性原理，需要很多次IO才能找到磁盘上的数据；但B+树一个节点中可以存储很多个索引的key，且将大小设置为一个页，一次磁盘IO就能读取很多个key，且叶子节点之间还加上了下个叶子节点的指针，遍历索引也会很快。
+但B+树一个节点中可以存储很多个索引的key，且将大小设置为一个页，一次磁盘IO就能读取很多个key，且叶子节点之间还加上了下个叶子节点的指针，遍历索引也会很快。
 
 B+树的高度如何计算？在Linux里，每个页默认4KB，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4KB/(8B+4B+6B)=227，即每个页可以索引245个key。在高度h=3时，s=227^3=1100万。通常来说，索引树的高度在2~4。