diff --git a/ch3.md b/ch3.md
index a7fe9e0..cc3a03f 100644
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@@ -310,7 +310,7 @@ B 树在数据库架构中是非常根深蒂固的，为许多工作负载都提
 
 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，因此可能希望将被索引的行直接存储在索引中。这被称为聚集索引（clustered index）。例如，在 MySQL 的 InnoDB 存储引擎中，表的主键总是一个聚集索引，次级索引则引用主键（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】。
 
-在 **聚集索引**（在索引中存储所有的行数据）和 **非聚集索引**（仅在索引中存储对数据的引用）之间的折衷被称为 **覆盖索引（covering index）** 或 **包含列的索引（index with included columns）**，其在索引内存储表的一部分列【33】。这允许通过单独使用索引来处理一些查询（这种情况叫做：索引 **覆盖（cover）** 了查询）【32】。
+在 **聚集索引**（在索引中存储所有的行数据）和 **非聚集索引**（仅在索引中存储对数据的引用）之间的折衷被称为 **覆盖索引（covering index）** 或 **包含列的索引（index with included columns）**，其在索引内存储表的一部分列【33】。这允许通过单独使用索引来处理一些查询（这种情况叫做：索引 **覆盖（cover）** 了的查询）【32】。
 
 与任何类型的数据重复一样，聚集索引和覆盖索引可以加快读取速度，但是它们需要额外的存储空间，并且会增加写入开销。数据库还需要额外的努力来执行事务保证，因为应用程序不应看到任何因为重复而导致的不一致。