1 背景

作为在后端圈开车的多年老司机，是不是经常听到过，“mysql 单表最好不要超过2000w”,“单表超过2000w 就要考虑数据迁移了”，“你这个表数据都马上要到2000w 了，难怪查询速度慢”

这些名言民语就和 “群里只讨论技术，不开车，开车速度不要超过120码，否则自动踢群”，只听过，没试过，哈哈。

下面我们就把车速踩到底，干到180码试试…….

2 实验

实验一把看看…
建一张表

1. CREATE TABLE person(
2. id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键',
3. person_id tinyint not null comment '用户id',
4. person_name VARCHAR(200) comment '用户名称',
5. gmt_create datetime comment '创建时间',
6. gmt_modified datetime comment '修改时间'
7. ) comment '人员信息表';

插入一条数据

1. insert into person values(1,1,'user_1', NOW(), now());

利用mysql伪列rownum 设置伪列起始点为1

1. select (@i:=@i+1) as rownum, person_name from person, (select @i:=100) as init;
2. set @i=1;

运行下面的sql，连续执行20次，就是2的20次方约等于100w 的数据；执行23次就是2的23次方约等于800w ,如此下去即可实现千万测试数据的插入，如果不想翻倍翻倍的增加数据，而是想少量，少量的增加，有个技巧，就是在SQL 的后面增加where 条件，如id>某一个值去控制增加的数据量即可。

1. insert into person(id, person_id, person_name, gmt_create, gmt_modified)
2.  
3. select @i:=@i+1,
4.  
5. left(rand()*10,10) as person_id,
6.  
7. concat('user_',@i%2048),
8.  
9. date_add(gmt_create,interval + @i*cast(rand()*100 as signed) SECOND),
10.  
11. date_add(date_add(gmt_modified,interval +@i*cast(rand()*100 as signed) SECOND), interval + cast(rand()*1000000 as signed) SECOND)
12.  
13. from person;

此处需要注意的是，也许你在执行到近800w 或者1000w 数据的时候，会报错：The total number of locks exceeds the lock table size，这是由于你的临时表内存设置的不够大，只需要扩大一下设置参数即可。

1. SET GLOBAL tmp_table_size =512*1024*1024; （512M）
2. SET global innodb_buffer_pool_size= 1*1024*1024*1024 (1G);

先来看一组测试数据，这组数据是在mysql8.0 的版本，并且是在我本机上，由于本机还跑着idea ,浏览器等各种工具，所以并不是机器配置就是用于数据库配置，所以测试数据只限于参考。

看到这组数据似乎好像真的和标题对应，当数据达到2000w 以后，查询时长急剧上升；难道这就是铁律吗？

那下面我们就来看看这个建议值2kw 是怎么来的？

3 单表数量限制

首先我们先想想数据库单表行数最大多大？

1. CREATE TABLE person(
2. id int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键',
3. person_id tinyint not null comment '用户id',
4. person_name VARCHAR(200) comment '用户名称',
5. gmt_create datetime comment '创建时间',
6. gmt_modified datetime comment '修改时间'
7. ) comment '人员信息表';

看看上面的建表sql，id 是主键，本身就是唯一的，也就是说主键的大小可以限制表的上限，如果主键声明int 大小，也就是32位，那么支持 2^32-1 ~~21亿；如果是bigint，那就是2^62-1 ？（36893488147419103232），难以想象这个的多大了，一般还没有到这个限制之前，可能数据库已经爆满了！！
有人统计过，如果建表的时候，自增字段选择无符号的bigint ,那么自增长最大值是18446744073709551615，按照一秒新增一条记录的速度，大约什么时候能用完？

4 表空间

下面我们再来看看索引的结构，对了，我们下面讲内容都是基于Innodb 引擎的，大家都知道Innodb 的索引内部用的是B+ 树

这张表数据，在硬盘上存储也是类似如此的，它实际是放在一个叫person.ibd （innodb data）的文件中，也叫做表空间;虽然数据表中，他们看起来是一条连着一条，但是实际上在文件中它被分成很多小份的数据页，而且每一份都是16K。大概就像下面这样，当然这只是我们抽象出来的，在表空间中还有段、区、组等很多概念，但是我们需要跳出来看。

5 页的数据结构

因为每个页只有16K的大小,但是如果数据很多，那一页肯定就放不下这些数据，那数据肯定就会被分到其他的页中，所以为了把这些页关联起来，肯定就会有记录前后页地址，方便找到对应页；同时每页都是唯一的，那就会需要有一个唯一标志来标记页，就是页号；页中会记录数据所以会存在读写操作，读写操作会存在中断或者其他异常导致数据不全等，那就会需要有校验机制，所以里面还有会校验码，而读操作最重要的就是效率问题，如果按照记录一个个进行遍历，那肯定是很费劲的，所以这里面还会为数据生成对应的页目录（Page Directory）;所以实际页的内部结构像是下面这样的。

从图中可以看出，一个InnoDB数据页的存储空间大致被划分成了7个部分，有的部分占用的字节数是确定的，有的部分占用的字节数是不确定的。

在页的7个组成部分中，我们自己存储的记录会按照我们指定的行格式存储到User Records部分。

但是在一开始生成页的时候，其实并没有User Records这个部分，每当我们插入一条记录，都会从Free Space部分，也就是尚未使用的存储空间中申请一个记录大小的空间划分到User Records部分，当Free Space部分的空间全部被User Records部分替代掉之后，也就意味着这个页使用完了，如果还有新的记录插入的话，就需要去申请新的页了。这个过程的图示如下。

刚刚上面说到了数据的新增的过程。

那下面就来说说，数据的查找过程，假如我们需要查找一条记录，我们可以把表空间中的每一页都加载到内存中，然后对记录挨个判断是不是我们想要的，在数据量小的时候，没啥问题，内存也可以撑；但是现实就是这么残酷，不会给你这个局面；为了解决这问题，mysql 中就有了索引的概念；大家都知道索引能够加快数据的查询，那到底是怎么个回事呢？下面我就来看看。

6 索引的数据结构

在mysql 中索引的数据结构和刚刚描述的页几乎是一模一样的，而且大小也是16K,但是在索引页中记录的是页(数据页，索引页)的最小主键id和页号，以及在索引页中增加了层级的信息，从0 开始往上算，所以页与页之间就有了上下层级的概念。

看到这个图之后，是不是有点似曾相似的感觉，是不是像一棵二叉树啊，对，没错！它就是一棵树，只不过我们在这里只是简单画了三个节点，2层结构的而已，如果数据多了，可能就会扩展到3层的树，这个就是我们常说的B+ 树，最下面那一层的page level =0,也就是叶子节点，其余都是非叶子节点。

看上图中，我们是单拿一个节点来看，首先它是一个非叶子节点（索引页），在它的内容区中有id 和 页号地址两部分，这个id 是对应页中记录的最小记录id 值，页号地址是指向对应页的指针；而数据页与此几乎大同小异，区别在于数据页记录的是真实的行数据而不是页地址，而且id 的也是顺序的。

7 单表建议值

下面我们就以3层，2分叉（实际中是M分叉）的图例来说明一下查找一个行数据的过程。

比如说我们需要查找一个id=6 的行数据，因为在非叶子节点中存放的是页号和该页最小的id，所以我们从顶层开始对比，首先看页号10 中的目录，有[id=1,页号=20],[id=5,页号=30],说明左侧节点最小id为1，右侧节点最小id 是5；6>5,那按照二分法查找的规则，肯定就往右侧节点继续查找，找到页号30的节点后，发现这个节点还有子节点（非叶子节点），那就继续比对，同理，6>5&&6<7,所以找到了页号60，找到页号60之后，发现此节点为叶子节点（数据节点），于是将此页数据加载至内存进行一一对比，结果找到了id=6 的数据行。

从上述的过程中发现，我们为了查找id=6 的数据，总共查询了三个页，如果三个页都在磁盘中（未提前加载至内存），那么最多需要经历三次的磁盘IO。
需要注意的是，图中的页号只是个示例，实际情况下并不是连续的，在磁盘中存储也不一定是顺序的。

至此，我们大概已经了解了表的数据是怎么个结构了，也大概知道查询数据是个怎么的过程了，这样我们也就能大概估算这样的结构能存放多少数据了。

从上面的图解我们知道B+ 数的叶子节点才是存在数据的，而非叶子节点是用来存放索引数据的。

所以，同样一个16K 的页，非叶子节点里的每条数据都指向新的页，而新的页有两种可能

• 如果是叶子节点，那么里面就是一行行的数据
• 如果是非叶子节点的话，那么就会继续指向新的页

假设

• 非叶子节点内指向其他页的数量为 x
• 叶子节点内能容纳的数据行数为 y
• B+ 数的层数为 z

如下图中所示
Total =x^(z-1) *y 也就是说总数会等于 x 的z-1 次方 与Y 的乘积。

X =？

在文章的开头已经介绍了页的结构，索引也也不例外，都会有File Header(38 byte)、Page Header (56 Byte)、Infimum + Supermum（26 byte）、File Trailer（8byte）,再加上页目录，大概1k 左右，我们就当做它就是1K,那整个页的大小是16K,剩下15k用于存数据，在索引页中主要记录的是主键与页号，主键我们假设是Bigint(8 byte),而页号也是固定的（4Byte）,那么索引页中的一条数据也就是12byte; 所以x=15*1024/12≈1280 行。

Y=？

叶子节点和非叶子节点的结构是一样的，同理，能放数据的空间也是15k；但是叶子节点中存放的是真正的行数据，这个影响的因素就会多很多，比如，字段的类型，字段的数量；每行数据占用空间越大，页中所放的行数量就会越少；这边我们暂时按一条行数据1k 来算，那一页就能存下15条，Y≈15。

算到这边了，是不是心里已经有谱了啊
根据上述的公式，Total =x^(z-1) y，已知 x=1280,y=15
假设B+ 树是两层，那就是Z =2， Total = （1280 ^1 ）15 = 19200
假设B+ 树是三层，那就是Z =3， Total = （1280 ^2） *15 = 24576000 （约2.45kw）

哎呀，妈呀！ 这不是正好就是文章开头说的最大行数建议值 2000w嘛！对的，一般B+ 数的层级最多也就是3层，你试想一下，如果是4层，除了查询的时候磁盘IO次数会增加，而且这个Total 值会是多少，大概应该是3百多亿吧，也不太合理，所以，3层应该是比较合理的一个值。

到这里难道就完了？

不
我们刚刚在说Y 的值时候假设的是1K ，那比如我实际当行的数据占用空间不是1K ,而是5K,那么单个数据页最多只能放下3条数据
同样，还是按照Z=3 的值来计算，那Total = （1280 ^2） *3 = 4915200 （近500w）

所以，在保持相同的层级（相似查询性能）的情况下，在行数据大小不同的情况下，其实这个最大建议值也是不同的，而且影响查询性能的还有很多其他因素，比如，数据库版本，服务器配置，sql 的编写等等，MySQL 为了提高性能，会将表的索引装载到内存中。在InnoDB buffer size 足够的情况下，其能完成全加载进内存，查询不会有问题。但是，当单表数据库到达某个量级的上限时，导致内存无法存储其索引，使得之后的 SQL 查询会产生磁盘 IO，从而导致性能下降，所以增加硬件配置（比如把内存当磁盘使），可能会带来立竿见影的性能提升哈。

8 总结

• Mysql 的表数据是以页的形式存放的，页在磁盘中不一定是连续的。
• 页的空间是16K,并不是所有的空间都是用来存放数据的，会有一些固定的信息，如，页头，页尾，页码，校验码等等。
• 在B+ 树中，叶子节点和非叶子节点的数据结构是一样的，区别在于，叶子节点存放的是实际的行数据，而非叶子节点存放的是主键和页号。
• 索引结构不会影响单表最大行数，2kw也只是推荐值，超过了这个值可能会导致B+树层级更高，影响查询性能。

9 参考

• https://www.jianshu.com/p/cf5d381ef637
• https://www.modb.pro/db/139052
• 《MYSQL内核：INNODB存储引擎 卷1》