【环球聚看点】面试回答：MySQL每张表最好不超过2000万数据，对不对？

MySQL中每张表到底能存多少数据？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，需要手动计算才行。

【资料图】

事情是这样的

下面是我朋友的面试记录：

这表述，好像没什么问题是吧，别急，接着看：

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 $O (l o g_{2} N) O(log_2N)$ 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 Header`	38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 Header`	56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 & supremum`	26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 Trailer`	8字节	文件结尾信息，主要是用来校验页面完整性的。

示意图：

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 $38 + 56 + 26 + 8 = 128 38 + 56 + 26 + 8 = 128$ 38+56+26+8=128 字节，每一页留给用户数据的空间就还剩 $16 \times \frac{15}{16} \times 1024 - 128 = 15232 16 \times \frac{15}{16} \times 1024 - 128 = 15232$ 16×1615×1024−128=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。

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。

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： $字符编码的最大字符长度 \times N 字符编码的最大字符长度 \times N$ 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 $4 \times 10 4 \times 10$ 4×10。

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。

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。

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 $8 + 6 + 5 = 19 8 + 6 + 5 = 19$ 8+6+5=19 字节。每页可以存 $15232 \div 19 \approx 801 15232 \div 19 \approx 801$ 15232÷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 $801 \div 6 \approx 134 801 \div 6 \approx 134$ 801÷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 $N N$ N 条时，它就会有 $N N$ N 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 $N N$ N 条索引记录，那第二层就会有 $N N$ N 个节点，每个节点数据类型与根节点一致，仍然可以再存 $N N$ N 条记录，第三层的节点个数就会等于 $N^{2} N^2$ N2。

则有：

主键为 bigint 的表可以存放

78 7^{2} = 619369 787 ^ 2 = 619369

7872=619369 个叶子节点主键为 int 的表可以存放

99 3^{2} = 986049 993 ^ 2 = 986049

9932=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 $2 \times 619369 = 1238738 2 \times 619369 = 1238738$ 2×619369=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;
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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 $4 + 4 + 4 + 6 + 7 + 5 = 30 4 + 4 + 4 + 6 + 7 + 5 = 30$ 4+4+4+6+7+5=30 字节，每个叶子节点可以存放 $15232 \div 30 \approx 507 15232 \div 30 \approx 507$ 15232÷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 $502 \times 986049 = 494, 996, 598 502 \times 986049 = 494,996,598$ 502×986049=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;
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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 $(50 + 250) \times (0.7 \times 3 + 0.25 \times 1 + 0.05 \times 4) = 765 (50 + 250) \times (0.7 \times 3 + 0.25 \times 1 + 0.05 \times 4 ) = 765$ (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 $15232 \div 869 \approx 17 15232 \div 869 \approx 17$ 15232÷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 $17 \times 619369 = 10, 529, 273 17 \times 619369 = 10,529,273$ 17×619369=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。

关键词：聚簇索引可变长度用户数据