因为我们通常不会把所有相关信息都塞进一张表，而是把不同类型的信息分开存储；当查询需要同时使用这些信息时，就必须把它们“连接”起来。当我们需要查询每个学生的姓名和数据库课程时，我们就需要把Student.学号和Score.学号对应起来，这就是join。那为什么我们不把所有信息都放在一张大表里？这样看起来确实方便，但如果一个学生有很多门课怎么办，例如张三有：数据库 90 操作系统 88 计算机网络 9

数据库索引是数据表指定字段的有序数据副本，采用独立于原始数据表的存储方式。其核心原理是记录索引字段值与对应数据行物理存储位置的映射关联关系。数据库执行查询操作时，可通过索引快速定位目标数据行，规避低效的全表扫描逻辑。同时，数据库系统会实时同步维护索引与原始数据表的数据一致性，确保所有基于索引的查询结果准确无误。

面向日常在线交易、短事务、高频随机读写的业务场景，互联网后端、电商、支付、进销存、银行系统均属于这类。面向海量历史数据统计、多维报表、大数据分析、离线计算，用于企业经营决策，不处理在线实时交易。核心是处理“复杂分析”，特点是操作耗时久、查询逻辑复杂，需要扫描数据库的大部分数据，用于从大量数据中提取有价值的信息。一套数据库同时承载 OLTP 在线事务 + OLAP 数据分析 两种负载，打破传统 TP

mmap 下，内存紧张时操作系统想踢走哪个页面就踢哪个。极端情况：操作系统把正在查询的热点页强行清出内存，频繁出现缺页中断，性能雪崩。数据库自己的缓冲池：数据库自身决定淘汰谁；mmap：操作系统决定淘汰谁。