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Author: guangxin.yuan

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@@ -89,7 +89,10 @@ quicklist 的设计，其实是结合了链表和 ziplist 各自的优势。简
 
 listpack 也叫紧凑列表，它的特点就是用一块连续的内存空间来紧凑地保存数据，同时为了节省内存空间，listpack 列表项使用了多种编码方式，来表示不同长度的数据，这些数据包括整数和字符串。在 listpack 中，因为每个列表项只记录自己的长度，而不会像 ziplist 中的列表项那样，会记录前一项的长度。所以，当我们在 listpack 中新增或修改元素时，实际上只会涉及每个列表项自己的操作，而不会影响后续列表项的长度变化，这就避免了连锁更新。
 
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+### Redis的跳表和Mysql的B+树结构
+1. B+树是多叉平衡搜索树，只需要3层左右就能存放2kw左右的数据，同样情况下跳表则需要24层左右，假设层高对应磁盘IO，那么B+树的读性能会比跳表要好，因此mysql选了B+树做索引。
+2. redis的读写全在内存里进行操作，不涉及磁盘IO，同时跳表实现简单，相比B+树、AVL树、少了旋转树结构的开销，因此redis使用跳表来实现ZSET，而不是树结构。
+3. 存储引擎RocksDB内部使用了跳表，对比使用B+树的innodb，虽然写性能更好，但读性能属实差了些。在读多写少的场景下，B+树依旧是最佳选择。
 
 ### Redis 的数据过期策略
 
@@ -324,6 +327,7 @@ MySQL为了保证ACID中的一致性和持久性，使用了WAL(Write-Ahead Logg
 * 平衡二叉树：通过旋转解决了平衡的问题，但是旋转操作效率太低。
 * 红黑树：通过舍弃严格的平衡和引入红黑节点，解决了	AVL旋转效率过低的问题，但是在磁盘等场景下，树仍然太高，IO次数太多。
 * B+树：在B树的基础上，将非叶节点改造为不存储数据纯索引节点，进一步降低了树的高度；此外将叶节点使用指针连接成链表，范围查询更加高效。
+* B+树是由多个页组成的多层级结构，每个页16Kb，对于主键索引来说，最末级的叶子结点放行数据，非叶子结点放的则是索引信息（主键id和页号），用于加速查询。
 
 ### B+树的叶子节点都可以存哪些东西