🔥 我说过每个MySQL表不应该超过2000万数据。面试官让我回去等通知？

亲爱的编程学习爱好者，如果你点开了这篇文章，说明你对《我说MySQL每张表最好不超过2000万数据，面试官让我回去等通知？》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下，主要介绍一下MySQL、数据库、后端，希望所有认真读完的童鞋们，都有实质性的提高。

事情是这样的
下面是我朋友的面试记录：

面试官：讲一下你实习做了什么。
朋友：我在实习期间做了一个存储用户操作记录的功能，主要是从MQ获取上游服务发送过来的用户操作信息，然后把这些信息存到MySQL里面，提供给数仓的同事使用。
朋友：由于数据量比较大，每天大概有四五千多万条，所以我还给它做了分表的操作。每天定时生成3张表，然后将数据取模分别存到这三张表里，防止表内数据过多导致查询速度降低。

这表述，好像没什么问题是吧，别急，接着看：

面试官：那你为什么要分三张表呢，两张表不行吗？四张表不行吗？
朋友：因为MySQL每张表最好不超过2000万条数据，否则会导致查询速度降低，影响性能。我们每天的数据大概是在五千万条左右，所以分成三张表比较稳妥。
面试官：还有吗？
朋友： 没有了…… 你干嘛，哎呦
面试官：那你先回去等通知吧。

🤣🤣🤣讲完了，看出什么了吗，你们觉得我这位朋友回答的有什么问题吗？
前言
很多人说，MySQL每张表最好不要超过2000万条数据，否则就会导致性能下降。阿里的Java开发手册上也提出：单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。
但实际上，这个2000万或者500万都只是一个大概的数字，并不适用于所有场景，如果盲目的以为表数据只要不超过2000万条就没问题了，很可能会导致系统的性能大幅下降。
实际情况下，每张表由于自身的字段不同、字段所占用的空间不同等原因，它们在最佳性能下可以存放的数据量也就不同。
那么，该如何计算出每张表适合的数据量呢？别急，慢慢往下看。
本文适合的读者
阅读本文你需要有一定的MySQL基础，最好对InnoDB和B+树都有一定的了解，可能需要有一年以上的MySQL学习经验（大概一年？），知道 “InnoDB中B+树的高度一般保持在三层以内会比较好” 这条理论知识。
本文主要是针对 “InnoDB中高度为3的B+树最多可以存多少数据” 这一话题进行讲解的。且本文对数据的计算比较严格（至少比网上95%以上的相关博文都要严格），如果你比较在意这些细节并且目前不太清楚的话，请继续往下阅读。
阅读本文你大概需要花费10-20分钟的时间，如果你在阅读的过程中对数据进行验算的话，可能要花费30分钟左右。

本文思维导图

基础知识快速回顾
众所周知，MySQL中InnoDB的存储结构是B+树，B+树大家都熟悉吧？特性大概有以下几点，一起快速回顾一下吧！
注：下面这这些内容都是精华，看不懂或者不理解的同学建议先收藏本文，之后有知识基础了再回来看
。🤣🤣

一张数据表一般对应一颗或多颗树的存储，树的数量与建索引的数量有关，每个索引都会有一颗单独的树。

聚簇索引和非聚簇索引：
主键索引也是聚簇索引，非主键索引都是非聚簇索引。除格式信息外，两种索引的非叶子节点都是只存索引数据的，比如索引为id，那非叶子节点就是存的id数据。
叶子节点的区别如下：

聚簇索引的叶子节点一般情况下存的是这条数据的所有字段信息。所以我们 select * from table where id = 1 的时候，都是要去叶子节点拿数据的。
非聚簇索引的叶子节点存的是这条数据所对应的主键和索引列信息。比如这条非聚簇索引是username，然后表的主键是id，那该非聚簇索引的叶子节点存的就是 username 和 id，而不存其他字段。
相当于是先从非聚簇索引查到主键的值，再根据主键索引去查数据内容，一般情况下要查两次（除非索引覆盖），这也称之为 回表 ，就有点类似于存了个指针，指向了数据存放的真实地址。

B+树的查询是从上往下一层层查询的，一般情况下我们认为B+树的高度保持在3层以内是比较好的，也就是上两层是索引，最后一层存数据，这样查表的时候只需要进行3次磁盘IO就可以了(实际上会少一次，因为根节点会常驻内存)，且能够存放的数据量也比较可观。
如果数据量过大，导致B+数变成4层了，则每次查询就需要进行4次磁盘IO了，从而使性能下降。所以我们才会去计算InnoDB的3层B+树最多可以存多少条数据。

MySQL每个节点大小默认为16KB，也就是每个节点最多存16KB的数据，可以修改，最大64KB，最小4KB。
扩展：那如果某一行的数据特别大，超过了节点的大小怎么办？

MySQL5.7文档的解释是：

对于 4KB、8KB、16KB 和 32KB设置 ，最大行长度略小于数据库页面的一半 。例如：对于默认的 16KB页大小，最大行长度略小于 8KB ，默认32KB的页大小，则最大行长度略小于16KB。

而对于 64KB 页面，最大行则长度略小于 16KB。

如果行超过最大行长度， 则将可变长度列用外部页存储，直到该行符合最大行长度限制。
就是说把varchar、text这种长度可变的存到外部页中，来减小这一行的数据长度。

文档地址：MySQL :: MySQL 5.7 Reference Manual :: 14.12.2 File Space Management

MySQL查询速度主要取决于磁盘的读写速度，因为MySQL查询的时候每次只读取一个节点到内存中，通过这个节点的数据找到下一个要读取的节点位置，再读取下一个节点的数据，直到查询到需要的数据或者发现数据不存在。
肯定有人要问了，每个节点内的数据难道不用查询吗？这里的耗时怎么不计算？
这是因为读取完整个节点的数据后，会存到内存当中，在内存中查询节点数据的耗时其实是很短的，再配合MySQL的查询方式，时间复杂度差不多为 O(log2N)O(log_2N)O(log2N) ，相比磁盘IO来说，可以忽略不计。

MySQL InnoDB 节点的储存内容
在Innodb的B+树中，我们常说的节点被称之为 页(page)，每个页当中存储了用户数据，所有的页合在一起组成了一颗B+树（当然实际会复杂很多，但我们只是要计算可以存多少条数据，所以姑且可以这么理解😅）。
页 是InnoDB存储引擎管理数据库的最小磁盘单位，我们常说每个节点16KB，其实就是指每页的大小为16KB。
这16KB的空间，里面需要存储 页格式 信息和 行格式 信息，其中行格式信息当中又包含一些元数据和用户数据。所以我们在计算的时候，要把这些数据的都计算在内。
页格式
每一页的基本格式，也就是每一页都会包含的一些信息，总结表格如下：

名称空间含义和作用等File Header38字节文件头，用来记录页的一些头信息。包括校验和、页号、前后节点的两个指针、页的类型、表空间等。Page Header56字节页头，用来记录页的状态信息。包括页目录的槽数、空闲空间的地址、本页的记录数、已删除的记录所占用的字节数等。Infimum & supremum26字节用来限定当前页记录的边界值，包含一个最小值和一个最大值。User Records不固定用户记录，我们插入的数据就存储在这里。Free Space不固定空闲空间，用户记录增加的时候从这里取空间。Page Directort不固定页目录，用来存储页当中用户数据的位置信息。每个槽会放4-8条用户数据的位置，一个槽占用1-2个字节，当一个槽位超过8条数据的时候会自动分成两个槽。File Trailer8字节文件结尾信息，主要是用来校验页面完整性的。
示意图：

页格式这块的内容，我在官网翻了好久，硬是没找到🤧。。。。不知道是没写还是我眼瞎，有找到的朋友希望可以在评论区帮我挂出来😋。
所以上面页格式的表格内容主要是基于一些博客中学习总结的。

另外，当新记录插入到 InnoDB 聚集索引中时，InnoDB 会尝试留出 1/16 的页面空闲以供将来插入和更新索引记录。如果按顺序（升序或降序）插入索引记录，则生成的页大约可用 15/16 的空间。如果以随机顺序插入记录，则页大约可用 1/2 到 15/16 的空间。参考文档：MySQL :: MySQL 5.7 Reference Manual :: 14.6.2.2 The Physical Structure of an InnoDB Index
除了 User Records和Free Space  以外所占用的内存是 38+56+26+8=12838 + 56 + 26 + 8 = 12838+56+26+8=128 字节，每一页留给用户数据的空间就还剩 16×1516×1024−128=1523216 times frac{15}{16} times 1024 - 128 = 1523216×1615×1024−128=15232 字节（保留了1/16）。
当然，这是最小值，因为我们没有考虑页目录。页目录留在后面根据再去考虑，这个得根据表字段来计算。
行格式
首先，我觉得有必要提一嘴，MySQL5.6的默认行格式为COMPACT(紧凑)，5.7及以后的默认行格式为DYNAMIC(动态)，不同的行格式存储的方式也是有区别的，还有其他的两种行格式，本文后续的内容主要是基于DYNAMIC(动态)进行讲解的。

官方文档链接：MySQL :: MySQL 5.7 参考手册 :: 14.11 InnoDB 行格式（包括下面的行格式内容大都可以在里面找到）

每行记录都包含以下这些信息，其中大都是可以从官方文档当中找到的。我这里写的不是特别详细，仅写了一些能够我们计算空间的知识，更详细内容可以去网上搜索 “MySQL 行格式”。

名称空间含义和作用等行记录头信息5字节行记录的标头信息 包含了一些标志位、数据类型等信息如：删除标志、最小记录标志、排序记录、数据类型、页中下一条记录的位置等可变长度字段列表不固定来保存那些可变长度的字段占用的字节数，比如varchar、text、blob等。若变长字段的长度小于 255字节，就用1字节表示；若大于 255字节，用2字节表示。表字段中有几个可变长字段该列表中就有几个值，如果没有就不存。null值列表不固定用来存储可以为null的字段是否为null。每个可为null的字段在这里占用一个bit，就是bitmap的思想。该列表占用的空间是以字节为单位增长的，例如，如果有 9 到 16 个可以为null的列，则使用两个字节，没有占用1.5字节这种情况。事务ID和指针字段6+7字节了解MVCC的朋友应该都知道，数据行中包含了一个6字节的事务ID和一个7字节的指针字段。如果没有定义主键，则还会多一个6字节的行ID字段当然我们都有主键，所以这个行ID我们不计算。实际数据不固定这部分就是我们真实的数据了。
示意图：

另外还有几点需要注意：
溢出页（外部页）的存储
注意：这一点是DYNAMIC的特性。
当使用 DYNAMIC 创建表时，InnoDB 会将较长的可变长度列（比如 VARCHAR、VARBINARY、BLOB 和 TEXT 类型）的值剥离出来，存储到一个溢出页上，只在该列上保留一个 20 字节的指针指向溢出页。

而 COMPACT 行格式（MySQL5.6默认格式）则是将前 768 个字节和 20 字节的指针存储在 B+ 树节点的记录中，其余部分存储在溢出页上。

列是否存储在页外取决于页大小和行的总大小。当一行太长时，选择最长的列进行页外存储，直到聚集索引记录适合 B+ 树页（文档里没说具体是多少😅）。小于或等于 40 字节的 TEXT 和 BLOB 直接存储在行内，不会分页。
优点
DYNAMIC 行格式避免了用大量数据填充 B+ 树节点从而导致长列的问题。
DYNAMIC 行格式的想法是，如果长数据值的一部分存储在页外，则通常将整个值存储在页外是最有效的。
使用 DYNAMIC 格式，较短的列会尽可能保留在 B+ 树节点中，从而最大限度地减少给定行所需的溢出页数。
字符编码不同情况下的存储
char 、varchar、text 等需要设置字符编码的类型，在计算所占用空间时，需要考虑不同编码所占用的空间。
varchar、text等类型会有长度字段列表来记录他们所占用的长度，但char是固定长度的类型，情况比较特殊，假设字段 name 的类型为 char(10) ，则有以下情况：

对于长度固定的字符编码（比如ASCII码），字段 name 将以固定长度格式存储，ASCII码每个字符占一个字节，那 name 就是占用 10 个字节。

对于长度不固定的字符编码（比如utf8mb4），至少将为 name 保留 10 个字节。如果可以，InnoDB会通过修剪尾部空格空间的方式来将其存到 10 个字节中。
如果空格剪完了还存不下，则将尾随空格修剪为 列值字节长度的最小值（一般是 1 字节）。
列的最大长度为： 字符编码的最大字符长度×N字符编码的最大字符长度 times N字符编码的最大字符长度×N，比如 name 字段的编码为 utf8mb4，那就是 4×104 times 104×10。

大于或等于 768 字节的 char 列会被看成是可变长度字段（就像varchar一样），可以跨页存储。例如，utf8mb4 字符集的最大字节长度为 4，则 char(255) 列将可能会超过 768 个字节，进行跨页存储。

说实话对char的这个设计我是不太理解的，尽管看了很久，包括官方文档和一些博客🤧，希望懂的同学可以在评论区解惑：
对于长度不固定的字符编码这块，char是不是有点像是一个长度可变的类型了？我们常用的 utf8mb4，占用为 1 ~ 4 字节，那么 char(10) 所占用的空间就是 10 ~ 40 字节，这个变化还是挺大的啊，但是它并没有留足够的空间给它，也没有使用可变长度字段列表去记录char字段的空间占用情况，就很特殊？

开始计算
好了，我们已经知道每一页当中具体存储的东西了，现在我们已经具备计算能力了。
由于页的剩余空间我已经在上面页格式的地方计算过了，每页会剩余 15232 字节可用，下面我们直接计算行。
非叶子节点计算
单个节点计算
索引页就是存索引的节点，也就是非叶子节点。
每一条索引记录当中都包含了当前索引的值 、 一个 6字节 的指针信息 、一个 5 字节的行标头，用来指向下一层数据页的指针。

索引记录当中的指针占用空间我没在官方文档里找到😭，这个 6 字节是我参考其他博文的，他们说源码里写的是6字节，但具体在哪一段源码我也不知道😭。
希望知道的同学可以在评论区解惑。

假设我们的主键id为 bigint 型，也就是8个字节，那索引页中每行数据占用的空间就等于 8+6+5=198 + 6 + 5 = 198+6+5=19 字节。每页可以存 15232÷19≈80115232 div 19 approx 80115232÷19≈801 条索引数据。
那算上页目录的话，按每个槽平均6条数据计算的话，至少有 801÷6≈134801 div 6 approx 134801÷6≈134 个槽，需要占用 268 字节的空间。
把存数据的空间分一点给槽的话，我算出来大约可以存 787 条索引数据。
如果是主键是 int 型的话，那可以存更多，大约有 993 条索引数据。
前两层非叶子节点计算
在 B+ 树当中，当一个节点索引记录为 NNN 条时，它就会有 NNN 个子节点。由于我们 3 层B+树的前两层都是索引记录，第一层根节点有 NNN 条索引记录，那第二层就会有 NNN 个节点，每个节点数据类型与根节点一致，仍然可以再存 NNN 条记录，第三层的节点个数就会等于 N2N^2N2。
则有：

主键为 bigint 的表可以存放 7872=619369787 ^ 2 = 6193697872=619369 个叶子节点
主键为 int 的表可以存放 9932=986049993 ^ 2 = 9860499932=986049 个叶子节点

OK计算完毕。
数据条数计算
最少存放记录数
前面我们提到，最大行长度略小于数据库页面的一半，之所以是略小于一半，是由于每个页面还留了点空间给页格式 的其他内容，所以我们可以认为每个页面最少能放两条数据，每条数据略小于8KB。如果某行的数据长度超过这个值，那InnoDB肯定会分一些数据到 溢出页 当中去了，所以我们不考虑。
那每条数据8KB的话，每个叶子节点就只能存放 2 条数据，这样的一张表，在主键为 bigint 的情况下，只能存放 2×619369=12387382 times 619369 = 12387382×619369=1238738 条数据，也就是一百二十多万条，这个数据量，没想到吧🤣🤣。
较多的存放记录数
假设我们的表是这样的：
-- 这是一张非常普通的课程安排表，除id外，仅包含了课程id和老师id两个字段
-- 且这几个字段均为 int 型（当然实际生产中不会这么设计表，这里只是举例）。

CREATE TABLE

course_schedule

(
 

id

int NOT NULL,
 

teacher_id

int NOT NULL,
 

course_id

int NOT NULL,
 PRIMARY KEY (

id

) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
复制代码
先来分析一下这张表的行数据：无null值列表，无可变长字段列表，需要算上事务ID和指针字段，需要算上行记录头，那么每行数据所占用的空间就是 4+4+4+6+7+5=304 + 4 + 4 + 6 + 7 + 5 = 304+4+4+6+7+5=30 字节，每个叶子节点可以存放 15232÷30≈50715232 div 30 approx 50715232÷30≈507 条数据。
算上页目录的槽位所占空间，每个叶子节点可以存放 502 条数据，那么三层B+树可以存放的最大数据量就是 502×986049=494,996,598502 times 986049 = 494,996,598502×986049=494,996,598，将近5亿条数据！没想到吧🤡😏。
常规表的存放记录数
大部分情况下我们的表字段都不是上面那样的，所以我选择了一场比较常规的表来进行分析，看看能存放多少数据。表情况如下：
CREATE TABLE

blog

(
 

id

bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '博客id',
 

author_id

bigint unsigned NOT NULL COMMENT '作者id',
 

title

varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL COMMENT '标题',
 

description

varchar(250) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL COMMENT '描述',
 

school_code

bigint unsigned DEFAULT NULL COMMENT '院校代码',
 

cover_image

char(32) DEFAULT NULL COMMENT '封面图',
 

create_time

datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
 

release_time

datetime DEFAULT NULL COMMENT '首次发表时间',
 

modified_time

datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
 

status

tinyint unsigned NOT NULL COMMENT '发表状态',
 

is_delete

tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT 0,
 PRIMARY KEY (

id

),
 KEY

author_id

(

author_id

),
 KEY

school_code

(

school_code

) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_general_mysql500_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC;
复制代码
这是我的开源项目“校园博客”（GitHub地址：github.com/stick-i/scb…） 中的博客表，用于存放博客的基本数据。
分析一下这张表的行记录：

行记录头信息：肯定得有，占用5字节。
可变长度字段列表：表中 title占用1字节，description占用2字节，共3字节。
null值列表：表中仅school_code、cover_image、release_time3个字段可为null，故仅占用1字节。
事务ID和指针字段：两个都得有，占用13字节。
字段内容信息：

id、author_id、school_code 均为bigint型，各占用8字节，共24字节。
create_time、release_time、modified_time 均为datetime类型，各占8字节，共24字节。
status、is_delete 为tinyint类型，各占用1字节，共2字节。
cover_image 为char(32)，字符编码为表默认值utf8，由于该字段实际存的内容仅为英文字母（存url的），结合前面讲的字符编码不同情况下的存储 ，故仅占用32字节。
title、description 分别为varchar(50)、varchar(250)，这两个应该都不会产生溢出页（不太确定），字符编码均为utf8mb4，实际生产中70%以上都是存的中文(3字节)，25%为英文(1字节)，还有5%为4字节的表情😁，则存满的情况下将占用 (50+250)×(0.7×3+0.25×1+0.05×4)=765(50 + 250) times (0.7 times 3 + 0.25 times 1 + 0.05 times 4 ) = 765(50+250)×(0.7×3+0.25×1+0.05×4)=765 字节。

统计上面的所有分析，共占用 869 字节，则每个叶子节点可以存放 15232÷869≈1715232 div 869 approx 1715232÷869≈17 条，算上页目录，仍然能放 17 条。
则三层B+树可以存放的最大数据量就是 17×619369=10,529,27317 times 619369 = 10,529,27317×619369=10,529,273，约一千万条数据，再次没想到吧👴。
数据计算总结
根据上面三种不同情况下的计算，可以看出，InnoDB三层B+树情况下的数据存储量范围为 一百二十多万条 到 将近5亿条，这个跨度还是非常大的，同时我们也计算了一张博客信息表，可以存储 约一千万条 数据。
所以啊，我们在做项目考虑分表的时候还是得多关注一下表的实际情况，而不是盲目的认为两千万数据就是那个临界点。
如果面试时谈到这块的问题，我想面试官也并不是想知道这个数字到底是多少，而是想看你如何分析这个问题，看你得出这个数字的过程。
如果本文中有任何写的不对的地方，欢迎各位朋友在评论区指正🥰。

本篇关于《🔥 我说过每个MySQL表不应该超过2000万数据。面试官让我回去等通知？》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于数据库的相关知识，请关注golang学习网公众号！