diff --git a/ch3.md b/ch3.md
index 57070a1..c4e4b41 100644
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@@ -297,7 +297,7 @@ B树在数据库体系结构中是非常根深蒂固的，为许多工作负载
 
 ### 其他索引结构
 
-到目前为止，我们只讨论了关键值索引，它们就像关系模型中的**主键（primary key）** 索引。主键唯一标识关系表中的一行，或文档数据库中的一个文档或图形数据库中的一个顶点。数据库中的其他记录可以通过其主键（或ID）引用该行/文档/顶点，并且索引用于解析这样的引用。
+到目前为止，我们只讨论了键值索引，它们就像关系模型中的**主键（primary key）** 索引。主键唯一标识关系表中的一行，或文档数据库中的一个文档或图形数据库中的一个顶点。数据库中的其他记录可以通过其主键（或ID）引用该行/文档/顶点，并且索引用于解析这样的引用。
 
 有二级索引也很常见。在关系数据库中，您可以使用 `CREATE INDEX` 命令在同一个表上创建多个二级索引，而且这些索引通常对于有效地执行联接而言至关重要。例如，在[第二章](ch2.md)中的[图2-1](img/fig2-1.png)中，很可能在 `user_id` 列上有一个二级索引，以便您可以在每个表中找到属于同一用户的所有行。
 
@@ -306,6 +306,7 @@ B树在数据库体系结构中是非常根深蒂固的，为许多工作负载
 #### 将值存储在索引中
 
 索引中的键是查询搜索的内容，而其值可以是以下两种情况之一：它可以是所讨论的实际行（文档，顶点），也可以是对存储在别处的行的引用。在后一种情况下，行被存储的地方被称为**堆文件（heap file）**，并且存储的数据没有特定的顺序（它可以是仅追加的，或者可以跟踪被删除的行以便用新数据覆盖它们后来）。堆文件方法很常见，因为它避免了在存在多个二级索引时复制数据：每个索引只引用堆文件中的一个位置，实际的数据保存在一个地方。
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 在不更改键的情况下更新值时，堆文件方法可以非常高效：只要新值的字节数不大于旧值，就可以覆盖该记录。如果新值更大，情况会更复杂，因为它可能需要移到堆中有足够空间的新位置。在这种情况下，要么所有的索引都需要更新，以指向记录的新堆位置，或者在旧堆位置留下一个转发指针【5】。
 
 在某些情况下，从索引到堆文件的额外跳跃对读取来说性能损失太大，因此可能希望将索引行直接存储在索引中。这被称为聚集索引。例如，在MySQL的InnoDB存储引擎中，表的主键总是一个聚集索引，二级索引则引用主键（而不是堆文件中的位置）【31】。在SQL Server中，可以为每个表指定一个聚集索引【32】。