diff --git "a/\346\225\260\346\215\256\345\255\230\345\202\250/MySQL.md" "b/\346\225\260\346\215\256\345\255\230\345\202\250/MySQL.md"
index d5b25c902d4abc3304322c013efa946b1be79a95..622f76513f4fa44c70743d0ae91a0a5e47d4a0cb 100644
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 -  ### ③索引相关的内容（数据库使用中非常关键的技术，合理正确的使用索引可以大大提高数据库的查询性能）
     
-   　　Mysql索引使用的数据结构主要有BTree索引和哈希索引。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
+   　　Mysql索引使用的数据结构主要有**BTree索引** 和 **哈希索引** 。对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。
    
    　　Mysql的BTree索引使用的是B数中的B+Tree，但对于主要的两种存储引擎的实现方式是不同的。
 
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 - ### ④查询缓存的使用
 
-   my.cnf加入以下配置，重启Mysql开机查询缓存
+   my.cnf加入以下配置，重启Mysql开启查询缓存
    ```
    query_cache_type=1
    query_cache_size=600000
    ```
+   
    Mysql执行以下命令也可以开启查询缓存
+   
    ```
    set global  query_cache_type=1;
    set global  query_cache_size=600000;
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    3. **隔离性：** 并发访问数据库时，一个用户的事物不被其他事物所干扰，各并发事务之间数据库是独立的；
    4.  **持久性:**  一个事务被提交之后。它对数据库中数据的改变是持久的，即使数据库 发生故障也不应该对其有任何影响。
    
-**为了达到上述事务特性，数据库定义了几种不同的事务隔离级别：**
+  **为了达到上述事务特性，数据库定义了几种不同的事务隔离级别：**
 
 -  **READ_UNCOMMITTED（未授权读取）:** 最低的隔离级别，允许读取尚未提交的数据变更，**可能会导致脏读、幻读或不可重复读**
 -  **READ_COMMITTED（授权读取）:** 	允许读取并发事务已经提交的数据，**可以阻止脏读，但是幻读或不可重复读仍有可能发生**
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    详细内容可以参考：   [可能是最漂亮的Spring事务管理详解](https://blog.csdn.net/qq_34337272/article/details/80394121)
 
-- ### ⑥锁机制
+- ### ⑥锁机制与InnoDB锁算法
    **MyISAM和InnoDB存储引擎使用的锁：**
 
   - MyISAM采用表级锁(table-level locking)。
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    详细内容可以参考：
    [Mysql锁机制简单了解一下](https://blog.csdn.net/qq_34337272/article/details/80611486)
    
-- ### ⑦大表优化
-  当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
+  **InnoDB存储引擎的锁的算法有三种：**
+   - Record lock：单个行记录上的锁
+   - Gap lock：间隙锁，锁定一个范围，不包括记录本身
+   - Next-key lock：record+gap 锁定一个范围，包含记录本身
+ 
+   **相关知识点：**
+    1. innodb对于行的查询使用next-key lock
+    2. Next-locking keying为了解决Phantom Problem幻读问题
+    3. 当查询的索引含有唯一属性时，将next-key lock降级为record key
+    4. Gap锁设计的目的是为了阻止多个事务将记录插入到同一范围内，而这会导致幻读问题的产生
+    5. 有两种方式显式关闭gap锁：（除了外键约束和唯一性检查外，其余情况仅使用record lock） A. 将事务隔离级别设置为RC B. 将参数innodb_locks_unsafe_for_binlog设置为1
+
+-  ### ⑦大表优化
+
+   当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下：
   
   1. **限定数据的范围：** 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以控制在一个月的范围内。；
   2. **读/写分离：** 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读；
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      - **客户端代理：**  **分片逻辑在应用端，封装在jar包中，通过修改或者封装JDBC层来实现。** 当当网的 **Sharding-JDBC** 、阿里的TDDL是两种比较常用的实现。
      - **中间件代理：** **在应用和数据中间加了一个代理层。分片逻辑统一维护在中间件服务中。** 我们现在谈的 **Mycat** 、360的Atlas、网易的DDB等等都是这种架构的实现。
   
+  
   详细内容可以参考：
   [MySQL大表优化方案](https://segmentfault.com/a/1190000006158186)
   
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