首先說明一下：

MySQL并沒有硬性規(guī)定只能支持到2000萬左右的數(shù)據(jù)量。
其實(shí)，MySQL能夠處理的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過這個數(shù)字。無論是開源社區(qū)版還是商業(yè)版，
MySQL在適當(dāng)?shù)挠布团渲孟?，都能夠支持非常大的?shù)據(jù)集。

通常所說的“MySQL只能支持2000萬左右的數(shù)據(jù)量”，是在談?wù)摼唧w的一些使用場景時大概的估算值，
受到某些配置、硬件資源或設(shè)計(jì)上的限制。在這些情況下，MySQL的性能可能會遇到瓶頸。
這些瓶頸可能來自于硬件限制、表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、配置不當(dāng)、查詢優(yōu)化、并發(fā)處理等。

2000萬的數(shù)據(jù)量是如何估算的？

這里就不得提及數(shù)據(jù)庫索引的構(gòu)建，以及InnoDB存儲引擎的結(jié)構(gòu)和它是如何存儲數(shù)據(jù)與索引的了。

索引的構(gòu)建

索引是數(shù)據(jù)庫中的一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以幫助快速定位到表中特定行的記錄，就像書的目錄能幫助你快速找到某個主題的章節(jié)一樣。在MySQL的InnoDB存儲引擎中，索引通常是使用B-Tree（具體來說是B+Tree）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建的。

構(gòu)建索引的過程如下：

1. 選擇索引列：通常，你會為表中的主鍵、經(jīng)常用于查詢條件（WHERE子句）的列、經(jīng)常參與連接操作的列（JOIN條件）或者是經(jīng)常需要排序和分組的列（ORDER BY、GROUP BY子句）創(chuàng)建索引。
2. 確定索引類型：可以是單列索引，也可以是多列組合索引。組合索引考慮列的順序，這會影響其效率。
3. 創(chuàng)建索引：使用SQL語句CREATE INDEX或者在創(chuàng)建表的時候直接定義。
4. InnoDB處理索引：InnoDB存儲引擎會在后臺創(chuàng)建并維護(hù)相應(yīng)的B+Tree結(jié)構(gòu)，每個索引都會對應(yīng)一棵B+Tree。

InnoDB的結(jié)構(gòu)

InnoDB是MySQL的默認(rèn)存儲引擎，它支持事務(wù)、行級鎖定和外鍵。它的主要結(jié)構(gòu)包括：

1. 表空間（Tablespace）：InnoDB使用表空間來存儲數(shù)據(jù)和索引。表空間可以是單個文件（file-per-table模式）也可以是共享的（如ibdata文件）。
2. 數(shù)據(jù)頁（Data Page）：InnoDB將數(shù)據(jù)存儲在頁中，通常大小為16KB。數(shù)據(jù)頁按行記錄組織。
3. B+Tree索引結(jié)構(gòu)：這種索引結(jié)構(gòu)有幾個特點(diǎn)——平衡的樹形結(jié)構(gòu)，所有的葉子節(jié)點(diǎn)都在同一層，葉子節(jié)點(diǎn)之間是雙向鏈表，葉子節(jié)點(diǎn)包含所有數(shù)據(jù)信息。

InnoDB如何存儲數(shù)據(jù)與索引

在InnoDB中，表數(shù)據(jù)本身就是按照主鍵順序存儲的，這種結(jié)構(gòu)被稱為聚簇索引（Clustered Index）。每張表的聚簇索引是其主鍵索引，意味著表數(shù)據(jù)都存放在主鍵索引的B+Tree結(jié)構(gòu)中的葉子節(jié)點(diǎn)上。如果表沒有顯式的主鍵，InnoDB會選擇一個唯一索引代替；如果沒有唯一索引，InnoDB會自動生成一個隱藏的row ID來作為主鍵。

對于非主鍵索引（也稱為二級索引或輔助索引），葉子節(jié)點(diǎn)不直接存儲行數(shù)據(jù)，而是存儲相應(yīng)行的主鍵值。當(dāng)通過輔助索引查找數(shù)據(jù)時，會先在輔助索引的B+Tree中找到主鍵，然后再通過主鍵在聚簇索引中檢索實(shí)際的行數(shù)據(jù)。

索引與2000萬數(shù)據(jù)的關(guān)系

索引可以顯著提高查詢效率，尤其是在數(shù)據(jù)量大的表中。
但同時，索引也占用磁盤空間，并且在插入、更新和刪除操作時需要額外的維護(hù)成本，因?yàn)椴粌H是數(shù)據(jù)本身，索引也需要相應(yīng)地更新。

在數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)中，特別是當(dāng)涉及到大量數(shù)據(jù)的時候，考慮B+樹索引的層數(shù)是非常重要的。主鍵列被廣泛使用bigint類型，這主要是因?yàn)閎igint類型的整數(shù)范圍很大（從-2^63到263-1），
能夠支持極大量的數(shù)據(jù)行，這對于有大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)來說非常有用。

B+樹索引層數(shù)的影響

B+樹索引的層數(shù)決定了查詢需要多少次磁盤I/O操作才能找到指定的數(shù)據(jù)。
理論上，B+樹的每增加一層，就能夠索引更多的數(shù)據(jù)，但同時也意味著訪問數(shù)據(jù)時需要更多的磁盤訪問次數(shù)。
因此，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)通常盡可能地減少這些層數(shù)。

如何估算B+樹索引的層數(shù)

假設(shè)我們使用的是InnoDB存儲引擎，一個頁（Page）默認(rèn)是16KB大小，而一個bigint類型的索引大約需要8字節(jié)（實(shí)際上可能更多一點(diǎn)，因?yàn)檫€包括了頁的指針，假設(shè)為14字節(jié)）。我們可以大概估算一下：

1. 首先算每個葉子結(jié)點(diǎn)能夠存儲的數(shù)據(jù)量（假設(shè)每條數(shù)據(jù)1k，那么每個page能存儲16條，非葉子節(jié)點(diǎn)的上一層節(jié)點(diǎn)數(shù) = 數(shù)據(jù)量 / 16）
2. 然后，假設(shè)每個非葉子節(jié)點(diǎn)存儲的節(jié)點(diǎn)數(shù)量是 x，那么第一層就是 x = 16384 / 14；第二層就是，x的平方，三層就是x的三次方，以此類推
3. 計(jì)算值與非葉子節(jié)點(diǎn)的上一層節(jié)點(diǎn)數(shù)比較即可得到層數(shù)

為何MySQL建議樹的層數(shù)不超過三層？

B+樹的層數(shù)建議限制在3層以內(nèi)，主要是基于性能的考慮。當(dāng)B+樹的層數(shù)增加時，每次查詢數(shù)據(jù)所需的磁盤I/O次數(shù)也會增加，因?yàn)槊恳粚佣伎赡苌婕暗揭淮未疟PI/O（盡管數(shù)據(jù)庫的緩存機(jī)制可以減少這種情況發(fā)生的頻率）。磁盤I/O通常比CPU計(jì)算和內(nèi)存訪問要慢得多，因此，為了維持?jǐn)?shù)據(jù)庫查詢的高性能，建議盡量減少層數(shù)。

現(xiàn)在我們來估算一下三層B+樹能存放多少索引條目。以InnoDB存儲引擎為例，它的默認(rèn)頁大小是16KB（16384字節(jié)）。
我們假設(shè)現(xiàn)在數(shù)據(jù)庫中的每一條數(shù)據(jù)為1k，每個索引條目大小為14字節(jié)（如果包含事務(wù)ID和回滾指針的話），
那么每個數(shù)據(jù)頁假設(shè)存儲16條數(shù)據(jù)。

下面是計(jì)算過程：

1. 第一層：每個頁可以存儲的索引條目數(shù)為 16384 / 14 ≈ 1170 ，第一層有1170個葉子節(jié)點(diǎn)。
2. 第二層：如果第二層也是完全填滿的，那么它可以索引 1170 * 1170 ≈ 1368900， 第一層有1368900個葉子節(jié)點(diǎn)。
3. 第三層（葉子節(jié)點(diǎn)）：同理，第三層可以索引 1368900 * 16 ≈ 21902400 條數(shù)據(jù)。

這里是以bigint類型舉例，當(dāng)使用的類型不同時，存儲的索引量不同，而且還與每行的數(shù)據(jù)大小有關(guān)。

總結(jié)

因此“2000萬的數(shù)據(jù)量是如何估算的”這個說法是錯誤的，我們要根據(jù)自己的業(yè)務(wù)場景，具體情況具體分析。
可以使用預(yù)估的方式，計(jì)算在B+樹的層數(shù)為3時，最大的數(shù)據(jù)量，當(dāng)數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)大于這個數(shù)值時，可以通過增加內(nèi)存的方式，或者分庫分表解決查詢慢的情況。

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