一、关联查询优化方案
如果 orders 表是大表（比如 1000 万条记录），而 users 表是相对较小的表（比如几千条记录）。
1. 为关联字段建立索引
确保两个表中用于 JOIN 操作的字段都有索引。这是最基本的优化策略，避免数据库进行全表扫描，可以大幅度减少查找匹配行的时间。
2. 小表驱动大表
在执行 JOIN 操作时，先过滤小表中的数据，这样可以减少后续与大表进行 JOIN 时需要处理的数据量，从而提高查询效率。
二、B 树与 B+ 树的区别
B+ 树相比较 B 树，有这些优势：
1. 更高的查询效率
B+ 树的所有值（数据记录或指向数据记录的指针）都存在于叶子节点，并且叶子节点之间通过指针连接，形成一个有序链表。
这种结构使得 B+ 树非常适合进行范围查询，一旦到达了范围的开始位置，接下来的元素可以通过遍历叶子节点的链表顺序访问，而不需要回到树的上层。如 SQL 中的 ORDER BY 和 BETWEEN 查询。
而 B 树的数据分布在整个树中，进行范围查询时可能需要遍历树的多个层级。
2. 更高的空间利用率
在 B+ 树中，非叶子节点不存储数据，只存储键值，这意味着非叶子节点可以拥有更多的键，从而有更多的分叉。这导致树的高度更低，进一步降低了查询时磁盘 I/O 的次数，因为每一次从一个节点到另一个节点的跳转都可能涉及到磁盘 I/O 操作。
3. 查询效率更稳定
B+ 树中所有叶子节点深度相同，所有数据查询路径长度相等，保证了每次搜索的性能稳定性。而在 B 树中，数据可以存储在内部节点，不同的查询可能需要不同深度的搜索。
三、InnoDB 数据页与 B+ 树高度估算
在 MySQL 中，InnoDB 存储引擎的最小存储单元是页，默认大小是 16k。如果有 2KW 条数据，那么这颗 B+ 树的高度为 3 层。
四、Redis 高性能原因分析
1. 基于内存的数据存储
Redis 将数据存储在内存当中，使得数据的读写操作避开了磁盘 I/O。而内存的访问速度远超硬盘，这是 Redis 读写速度快的根本原因。
2. 单线程模型
Redis 使用单线程模型来处理客户端的请求，这意味着在任何时刻只有一个命令在执行。这样就避免了线程切换和锁竞争带来的消耗。
3. IO 多路复用
Redis 单个线程处理多个 IO 读写的请求。
4. 高效的数据结构
Redis 提供了多种高效的数据结构，如字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等，这些数据结构经过了高度优化，能够支持快速的数据操作。
