anchor.diff:  
   *当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。*
   
  +MySQL 在读取的时候，并不是每条每条读取，而是每次读取一页，一页通常包含好多条。
  +
   接下来，我们了解一下算法相关的背景知识。
   
   [TIP]
  
positive.code: 数据量低时，O(1) 和 O(n^2^)的区别可以忽略不计。粗略计算，假设现在的计算机每秒可以处理 1* 10^9^ 条指令每秒。比如，你有个算法要处理2000条元素。
  
  * O(1) 算法会消耗 1 次运算
  * O(log(n)) 算法会消耗 7 次运算
  +
  latexmath:[\frac{log_{2}(2*10^{3}) 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.10 * 10^{-8} 秒 = 11 纳秒]
  * O(n) 算法会消耗 2000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{2*10^{3} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 2 * 10^{-6} 秒 = 2 微妙]
  * O(n*log(n)) 算法会消耗 14,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{(2*10^3)*log_{2}(2*10^3) 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 2.19*10^{-5} 秒 = 21.9 微秒]
  * O(n^2^) 算法会消耗 4,000,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{(2*10^3)^{2} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 4.00 * 10^{-3} 秒 = 4 毫秒]
  
  在数据量非常小的情况下，最快 4 毫秒，最慢也只有 11 纳秒。人类几乎感知不出什么差别。但是，如果处理 1,000,000 条元素（这对数据库来说也不算大）。
  
  * O(1) 算法会消耗 1 次运算
  * O(log(n)) 算法会消耗 14 次运算
  +
  latexmath:[\frac{log_{2}10^{6} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.99 * 10^{-8} 秒 = 19.9 纳秒]
  * O(n) 算法会消耗 1,000,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{10^{6} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1 * 10^{-3} 秒 = 1 毫秒]
  * O(n*log(n)) 算法会消耗 14,000,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{10^6*log_{2}10^{6} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.99*10^{-2} 秒 = 19.9 毫秒]
  * O(n^2^) 算法会消耗 1,000,000,000,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{(10^6)^{2} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.00 * 10^{3} 秒 = 1000 秒]
  
  **O(latexmath:[n^2]) 与 O(latexmath:[n*log_{2}n]) 相差了 latexmath:[\frac{1.00 * 10^{3}}{1.99*10^{-2}} = 502512.56] 倍。**我们把数据扩大到 10,000,000 条元素：
  
  * O(1) 算法会消耗 1 次运算
  * O(log(n)) 算法会消耗 23.25 次运算
  +
  latexmath:[\frac{log_{2}10^{7} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 2.33 * 10^{-8} 秒 = 23.3 纳秒]
  * O(n) 算法会消耗 10,000,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{10^{7} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1 * 10^{-2} 秒 = 10 毫秒]
  * O(n*log(n)) 算法会消耗 232,500,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{10^7*log_{2}10^{7} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 2.33*10^{-1} 秒 = 0.233 秒]
  * O(n^2^) 算法会消耗 100,000,000,000,000 次运算
  +
  latexmath:[\frac{(10^7)^{2} 条指令}{10^{9} 条指令/秒} = 1.00 * 10^{5} 秒 = 27.78 小时]
  
  
negative.code: 
  * 绿：O(1)
  * 蓝：O(n)
  * 红：O(latexmath:[log_{2}n]) 即使在十亿级数量时也很低
  * 粉：O(latexmath:[n^2]) 快速膨胀
  
  [NOTE]
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