Hash 索引与 B+ 树索引的区别
我们之前讲到过 B+ 树索引的结构，Hash 索引结构和 B+ 树的不同，因此在索引使用上也会有差别。
Hash 索引不能进行范围查询，而 B+ 树可以。这是因为 Hash 索引指向的数据是无序的，而 B+ 树的叶子节点是个有序的链表。
Hash 索引不支持联合索引的最左侧原则（即联合索引的部分索引无法使用），而 B+ 树可以。对于联合索引来说，Hash 索引在计算 Hash 值的时候是将索引键合并后再一起计算 Hash 值，所以不会针对每个索引单独计算 Hash 值。因此如果用到联合索引的一个或者几个索引时，联合索引无法被利用。
Hash 索引不支持 ORDER BY 排序，因为 Hash 索引指向的数据是无序的，因此无法起到排序优化的作用，而 B+ 树索引数据是有序的，可以起到对该字段 ORDER BY 排序优化的作用。同理，我们也无法用 Hash 索引进行模糊查询，而 B+ 树使用 LIKE 进行模糊查询的时候，LIKE 后面前模糊查询（比如 % 开头）的话就可以起到优化作用。
对于等值查询来说，通常 Hash 索引的效率更高，不过也存在一种情况，就是索引列的重复值如果很多，效率就会降低。这是因为遇到 Hash 冲突时，需要遍历桶中的行指针来进行比较，找到查询的关键字，非常耗时。所以，Hash 索引通常不会用到重复值多的列上，比如列为性别、年龄的情况等。
总结
我今天讲了 Hash 索引的底层原理，你能看到 Hash 索引存在着很多限制，相比之下在数据库中 B+ 树索引的使用面会更广，不过也有一些场景采用 Hash 索引效率更高，比如在键值型（Key-Value）数据库中，Redis 存储的核心就是 Hash 表。
另外 MySQL 中的 Memory 存储引擎支持 Hash 存储，如果我们需要用到查询的临时表时，就可以选择 Memory 存储引擎，把某个字段设置为 Hash 索引，比如字符串类型的字段，进行 Hash 计算之后长度可以缩短到几个字节。当字段的重复度低，而且经常需要进行等值查询的时候，采用 Hash 索引是个不错的选择。
另外 MySQL 的 InnoDB 存储引擎还有个“自适应 Hash 索引”的功能，就是当某个索引值使用非常频繁的时候，它会在 B+ 树索引的基础上再创建一个 Hash 索引，这样让 B+ 树也具备了 Hash 索引的优点。

你能看到当有多个事务对同一数据获得读锁的时候，可能会出现死锁的情况。

乐观锁（Optimistic Locking）认为对同一数据的并发操作不会总发生，属于小概率事件，不用每次都对数据上锁，也就是不采用数据库自身的锁机制，而是通过程序来实现。在程序上，我们可以采用版本号机制或者时间戳机制实现。

既然有锁的存在，就有可能发生死锁的情况。死锁就是多个事务（如果是在程序层面就是多个进程）在执行过程中，因为竞争某个相同的资源而造成阻塞的现象。发生死锁，往往是因为在事务中，锁的获取是逐步进行的。

事务可以让数据库在增删查改的过程中，保证数据的正确性和安全性，而索引可以帮数据库提升数据的查找效率。

Redis 采用 ANSI C 语言编写，它和 SQLite 一样。采用 C 语言进行编写的好处是底层代码执行效率高，依赖性低，因为使用 C 语言开发的库没有太多运行时（Runtime）依赖，而且系统的兼容性好，稳定性高。
此外，Redis 是基于内存的数据库，我们之前讲到过，这样可以避免磁盘 I/O，因此 Redis 也被称为缓存工具。
其次，数据结构结构简单，Redis 采用 Key-Value 方式进行存储，也就是使用 Hash 结构进行操作，数据的操作复杂度为 O(1)。
但 Redis 快的原因还不止这些，它采用单进程单线程模型，这样做的好处就是避免了上下文切换和不必要的线程之间引起的资源竞争。
在技术上 Redis 还采用了多路 I/O 复用技术。这里的多路指的是多个 socket 网络连接，复用指的是复用同一个线程。采用多路 I/O 复用技术的好处是可以在同一个线程中处理多个 I/O 请求，尽量减少网络 I/O 的消耗，提升使用效率。