B+树的聚簇索引和非聚簇索引保存在哪里？
Where clustered and unclustered index of B+ tree are saved?
目前我正在阅读 B+ Tree 基础知识，并对 space 聚集索引和非聚集索引的分配感到困惑。
当我们在 B+ tree 上创建聚簇索引时，索引存储在主内存中，叶子包含指向实际块的数据指针。块存储在磁盘中，块包含记录。
- 通常聚簇索引是在主键上创建的
- 聚簇索引只能有一个
现在假设我们有一个 table (id, name, class) 我在 name 和 class。 我怀疑非聚集索引将存储在哪里？以及如何搜索像
这样的 query
select id, name, class from table where id = 3, name='Leo' and class='10'
我的假设：
- 由于id字段是主键所以首先使用聚集索引将id = 3
- 现在使用
name 和 class 上的非聚集索引，我们将找到剩余的字段
你觉得我的假设对吗？您能否详细说明有关存储聚集索引的信息？ 这两个索引（聚集和非聚集形成一个 n-ary 树？）。我无法同时显示聚簇索引和非聚簇索引。
我说的是 InnoDB...
PRIMARY KEY（如您所说）与数据聚类。整个 BTree（数据 + PK）存储在磁盘上的一组块中（不是 'main memory'）。 'leaf' 节点包含所有列。
辅助键是一个单独的 BTree。在结构上，除了叶节点中的内容外，这两个 BTree 是相同的。对于辅助键，将 PRIMARY KEY 的副本放入叶节点。因此，当使用二级索引查找一行 ("point query") 时，有两个 BTree 向下钻取 - 一个用于二级索引，一个用于 PK。
所有块都在 'buffer_pool' 中 'cached'，因此它们 有时 在主内存中，但总是（迟早）保留在磁盘上. （事务日志等）确保 "later" 不违反数据始终存在的规则。）
你的两张照片是一个不错的开始。然而...
- 非叶节点 link 在一起（如您所示），但它们不一定在磁盘上相邻。插入新行（或新索引条目）时，块可能 'split' 因为已满。这导致块散落在磁盘周围。
- 叶节点也link在一起，但可以分散。
- 对于Unclustered，嗯，建议你重新开始，考虑到PK等问题
您需要了解比图片试图传达的更高层次的信息：
- 一个点查询下钻一个btree
- 二次查找必须进行 2 次向下钻取
- "Range" 扫描——无论是数据还是索引——都非常有效，因为它们扫描一个块，然后通过双向 link 在底层的块之间。因此，它实际上是一个B+Tree，而不仅仅是一个BTree。
- （范围更多）
WHERE clustered_key BETWEEN ... 非常有效
- （更多关于范围）
WHERE secondary_key BETWEEN ... 在查找所需的 PK 值方面非常有效，但随后会变成一堆（可能）随机点查询。
- 所有块对于缓存来说几乎都是等价的。但是（显然？）由于 "least recently used" 算法，非叶节点倾向于存在于缓存中。 （我遗漏了很多细节。）
- 聚簇索引只能有一个。 （除非您愿意复制所有数据。这已经在 InnoDB 以外的几个引擎中完成了。）
- 一个块包含尽可能多的 'records'（数据或索引或非叶），从 1 到数百不等。
- 默认情况下，一个块为 16KB。 （而且不容易改变。）
- 在 innodb_file_per_table=ON 的情况下，给定 table 的所有 BTree 都存在于单个 .ibd 'tablespace'.
中
- 在 innodb_file_per_table=OFF 的情况下，所有 table 的所有 BTree 都位于一个名为 ibdata1 的全局 'tablespace' 中。 （再次，过度简化。）
现在用于 MyISAM：
- 一个 table 的数据保存在文件 (.MYD) 中。
- 一个 table 的所有索引（包括 PRIMARY KEY）都存在于文件 (.MYI)
中
- 所有的索引都是BTrees。 （数据不是。）
- 索引的叶节点'point'进入数据文件。
- 索引块为 1KB。
- 数据文件只是一个随机访问流。
（还有很多细节。）
目前我正在阅读 B+ Tree 基础知识，并对 space 聚集索引和非聚集索引的分配感到困惑。
当我们在 B+ tree 上创建聚簇索引时，索引存储在主内存中，叶子包含指向实际块的数据指针。块存储在磁盘中，块包含记录。
- 通常聚簇索引是在主键上创建的
- 聚簇索引只能有一个
现在假设我们有一个 table (id, name, class) 我在 name 和 class。 我怀疑非聚集索引将存储在哪里？以及如何搜索像
query
select id, name, class from table where id = 3, name='Leo' and class='10'
我的假设：
- 由于id字段是主键所以首先使用聚集索引将id = 3
- 现在使用
name和class上的非聚集索引，我们将找到剩余的字段
你觉得我的假设对吗？您能否详细说明有关存储聚集索引的信息？ 这两个索引（聚集和非聚集形成一个 n-ary 树？）。我无法同时显示聚簇索引和非聚簇索引。
我说的是 InnoDB...
PRIMARY KEY（如您所说）与数据聚类。整个 BTree（数据 + PK）存储在磁盘上的一组块中（不是 'main memory'）。 'leaf' 节点包含所有列。
辅助键是一个单独的 BTree。在结构上，除了叶节点中的内容外，这两个 BTree 是相同的。对于辅助键，将 PRIMARY KEY 的副本放入叶节点。因此，当使用二级索引查找一行 ("point query") 时，有两个 BTree 向下钻取 - 一个用于二级索引，一个用于 PK。
所有块都在 'buffer_pool' 中 'cached'，因此它们 有时 在主内存中，但总是（迟早）保留在磁盘上. （事务日志等）确保 "later" 不违反数据始终存在的规则。）
你的两张照片是一个不错的开始。然而...
- 非叶节点 link 在一起（如您所示），但它们不一定在磁盘上相邻。插入新行（或新索引条目）时，块可能 'split' 因为已满。这导致块散落在磁盘周围。
- 叶节点也link在一起，但可以分散。
- 对于Unclustered，嗯，建议你重新开始，考虑到PK等问题
您需要了解比图片试图传达的更高层次的信息：
- 一个点查询下钻一个btree
- 二次查找必须进行 2 次向下钻取
- "Range" 扫描——无论是数据还是索引——都非常有效，因为它们扫描一个块，然后通过双向 link 在底层的块之间。因此，它实际上是一个B+Tree，而不仅仅是一个BTree。
- （范围更多）
WHERE clustered_key BETWEEN ...非常有效 - （更多关于范围）
WHERE secondary_key BETWEEN ...在查找所需的 PK 值方面非常有效，但随后会变成一堆（可能）随机点查询。 - 所有块对于缓存来说几乎都是等价的。但是（显然？）由于 "least recently used" 算法，非叶节点倾向于存在于缓存中。 （我遗漏了很多细节。）
- 聚簇索引只能有一个。 （除非您愿意复制所有数据。这已经在 InnoDB 以外的几个引擎中完成了。）
- 一个块包含尽可能多的 'records'（数据或索引或非叶），从 1 到数百不等。
- 默认情况下，一个块为 16KB。 （而且不容易改变。）
- 在 innodb_file_per_table=ON 的情况下，给定 table 的所有 BTree 都存在于单个 .ibd 'tablespace'. 中
- 在 innodb_file_per_table=OFF 的情况下，所有 table 的所有 BTree 都位于一个名为 ibdata1 的全局 'tablespace' 中。 （再次，过度简化。）
现在用于 MyISAM：
- 一个 table 的数据保存在文件 (.MYD) 中。
- 一个 table 的所有索引（包括 PRIMARY KEY）都存在于文件 (.MYI) 中
- 所有的索引都是BTrees。 （数据不是。）
- 索引的叶节点'point'进入数据文件。
- 索引块为 1KB。
- 数据文件只是一个随机访问流。
（还有很多细节。）