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?

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

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?


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 。🤣🤣

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。

  4. 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。

    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?

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

  5. 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) ,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😅)。

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:

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?

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 RecordsFree Space 以外所占用的内存是 38+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 = 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)

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?


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字节的回滚指针。
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:

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?

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,比如 name 字段的编码为 utf8mb4,那就是 4×104 \times 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 = 19 字节。每页可以存 15232÷19≈80115232 \div 19 \approx 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 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 NN 条时,它就会有 NN 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 NN 条索引记录,那第二层就会有 NN 个节点,每个节点数据类型与根节点一致,仍然可以再存 NN 条记录,第三层的节点个数就会等于 N2N^2

则有:

  • 主键为 bigint 的表可以存放 7872=619369787 ^ 2 = 619369 个叶子节点
  • 主键为 int 的表可以存放 9932=986049993 ^ 2 = 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 = 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 = 30 字节,每个叶子节点可以存放 15232÷30≈50715232 \div 30 \approx 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 = 494,996,598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:

  1. 行记录头信息:肯定得有,占用5字节。
  2. 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。
  3. null值列表:表中仅school_codecover_imagerelease_time3个字段可为null,故仅占用1字节。
  4. 事务ID和指针字段:两个都得有,占用13字节。
  5. 字段内容信息:
    1. id、author_id、school_code 均为bigint型,各占用8字节,共24字节。
    2. create_time、release_time、modified_time 均为datetime类型,各占8字节,共24字节。
    3. status、is_delete 为tinyint类型,各占用1字节,共2字节。
    4. 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。
    5. 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 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 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 = 10,529,273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🥰。

写在后面的一些话

这篇文章写了整整两周😭😭(虽然第一周在划水),真的超级干货了,前前后后查了好多资料,也看了好多博文,官方文档有些地方写的确实含糊,我看了好久都没看懂😂😂。

学到知识的小伙伴请一定要给我点个赞啊🤧🤧。

最后分享一下我在项目中提到的那个开源项目“校园博客”,GitHub地址:github.com/stick-i/scb…

项目的技术栈主要是:
后端 Java + SpringBoot + SpringCloud + Nacos + Getaway + Fegin + MybatisPlus + MySQL + Redis + ES + RabbitMQ + Minio + 七牛云OSS + Jenkins + Docker
前端 Vue2 + ElementUI + Axios

目前项目还有很大改进和完善的空间,欢迎各位有意愿的同学参与项目贡献(目前特缺前端),一起学习一起进步😋。

作者:阿杆
链接:https://juejin.cn/post/7165689453124517896
来源:稀土掘金
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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