diff --git a/数据存储/Mysql.md b/数据存储/Mysql.md
index dfc5adde..2f814f76 100644
--- a/数据存储/Mysql.md
+++ b/数据存储/Mysql.md
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 **《高性能MySQL : 第3版》**
 
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 [MySQL 教程（菜鸟教程）](http://www.runoob.com/mysql/mysql-tutorial.html)
 
 [MySQL教程（易百教程）](https://www.yiibai.com/mysql/)
 
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 **基础入门：** [与MySQL的零距离接触-慕课网](https://www.imooc.com/learn/122)
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-> ### 常见问题总结
+> ## 常见问题总结
 
-- **存储引擎**
+- ### 存储引擎
 
   [MySQL常见的两种存储引擎：MyISAM与InnoDB的爱恨情仇](https://juejin.im/post/5b1685bef265da6e5c3c1c34)
   
-- **字符集及校对规则**
+- ### 字符集及校对规则
 
    字符集指的是一种从二进制编码到某类字符符号的映射。校对规则则是指某种字符集下的排序规则。Mysql中每一种字符集都会对应一系列的校对规则。
 
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    详细内容可以参考：   [MySQL字符集及校对规则的理解](https://www.cnblogs.com/geaozhang/p/6724393.html#mysqlyuzifuji)
 
- - **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）**
+ - ### 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。
+   　　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。
 
-   　**MyISAM:** B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
+   　　**MyISAM:** B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其data域的值，然后以data域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。
    
-   　**InnoDB:** 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。**在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。** **因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。**
+   　　**InnoDB:** 其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”。而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。**在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。** **因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。** PS：整理自《Java工程师修炼之道》
    
-    详细内容可以参考：   [干货：mysql索引的数据结构](https://www.jianshu.com/p/1775b4ff123a)
+    详细内容可以参考：
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+    [干货：mysql索引的数据结构](https://www.jianshu.com/p/1775b4ff123a)
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+    [MySQL优化系列（三）--索引的使用、原理和设计优化](https://blog.csdn.net/Jack__Frost/article/details/72571540)
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+- ### 查询缓存的使用
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+   my.cnf加入以下配置，重启Mysql开机查询缓存
+   ```
+   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;
+   ```
+   如上，**开启查询缓存后在同样的查询条件以及数据情况下，会直接在缓存中返回结果**。这里的查询条件包括查询本身、当前要查询的数据库、客户端协议版本号等一些可能影响结果的信息。因此任何两个查询在任何字符上的不同都会导致缓存不命中。此外，如果查询中包含任何用户自定义函数、存储函数、用户变量、临时表、Mysql库中的系统表，其查询结果也不会被缓存。
+   
+   缓存建立之后，Mysql的查询缓存系统会跟踪查询中涉及的每张表，如果这些表（数据或结构）发生变化，那么和这张表相关的所有缓存数据都将失效。
+   
+  **缓存虽然能够提升数据库的查询性能，但是缓存同时也带来了额外的开销，每次查询后都要做一次缓存操作，失效后还要销毁。** 因此，开启缓存查询要谨慎，尤其对于写密集的应用来说更是如此。如果开启，要注意合理控制缓存空间大小，一般来说其大小设置为几十MB比较合适。此外，**还可以通过sql_cache和sql_no_cache来控制某个查询语句是否需要缓存：**
+   ```
+   select sql_no_cache count(*) from usr;
+   ```
    
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