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来源：https://my.oschina.net/u/4090830/blog/5559454
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
CREATE TABLE person(
id int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键',
person_id tinyint not null comment '用户id',
person_name VARCHAR(200) comment '用户名称',
gmt_create datetime comment '创建时间',
gmt_modified datetime comment '修改时间'
) comment '人员信息表';
插入一条数据：
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
select (@i:=@i+1) as rownum, person_name
from person, (select @i:=100) as init;
set @i=1;
insert into person(id, person_id, person_name, gmt_create, gmt_modified)
select @i:=@i+1,
left(rand()*10,10) as person_id,
concat('user_',@i%2048),
date_add(gmt_create,interval + @i*cast(rand()*100 as signed) SECOND),
date_add(date_add(gmt_modified,interval +@i*cast(rand()*100 as signed) SECOND), interval + cast(rand()*1000000 as signed) SECOND)
from person;
SET GLOBAL tmp_table_size =512*1024*1024; （512M）
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？
CREATE TABLE person(
id int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY comment '主键',
person_id tinyint not null comment '用户id',
person_name VARCHAR(200) comment '用户名称',
gmt_create datetime comment '创建时间',
gmt_modified datetime comment '修改时间'
) comment '人员信息表';
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。
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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。另外，如果你近期准备面试跳槽，建议在Java面试库小程序在线刷题，涵盖 2000+ 道 Java 面试题，几乎覆盖了所有主流技术面试题。
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。
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。
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。
参考资料：
https://www.jianshu.com/p/cf5d381ef637 https://www.modb.pro/db/139052 《MYSQL 内核：INNODB 存储引擎 卷 1》
写在最后的话
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