diff --git a/ch03.md b/ch03.md index 75a4518..93f9f7e 100644 --- a/ch03.md +++ b/ch03.md @@ -260,7 +260,7 @@ B 树出来了这么久,因此有很多优化: 索引可以加快查询速度,但需要占用额外空间,并且牺牲了部分更新开销,且需要维持某种一致性。 -### **多列索引**(**Multi-column indexes**)。 +### **多列索引**(**Multi-column indexes**) 现实生活中,多个字段联合查询更为常见。比如查询某个用户周边一定范围内的商户,需要经度和纬度二维查询。 @@ -274,7 +274,7 @@ SELECT * FROM restaurants WHERE latitude > 51.4946 AND latitude < 51.5079 1. 将二维编码为一维,然后按普通索引存储。 2. 使用特殊数据结构,如 R 树。 -### **全文索引和模糊索引(Full-text search and fuzzy indexes)**。 +### **全文索引和模糊索引(Full-text search and fuzzy indexes)** 前述索引只提供全字段的精确匹配,而不提供类似搜索引擎的功能。比如,按字符串中包含的单词查询,针对笔误的单词查询。