本文已获得 第十九期技能专题(数据库技能)TOP1 开奖公示

工作是这样的

下面是我朋友的面试记载:

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载的功用,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里边,提供给数仓的搭档运用。

朋友:因为数据量比较大,每天大约有四五千多万条,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下降

这表述,如同没什么问题是吧,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每张表最好不超越2000万条数据,否则会导致查询速度下降,影响功能。咱们每天的数据大约是在五千万条左右,所以分红三张表比较稳妥。

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

许多人说,MySQL每张表最好不要超越2000万条数据,否则就会导致功能下降。阿里的Java开发手册上也提出:单表行数超越 500 万行或许单表容量超越 2GB,才引荐进行分库分表。

但实践上,这个2000万或许500万都仅仅一个大约的数字,并不适用于一切场景,假如盲目的以为表数据只要不超越2000万条就没问题了,很或许会导致体系的功能大幅下降。

实践状况下,每张表因为自身的字段不同、字段所占用的空间不平等原因,它们在最佳功能下能够寄存的数据量也就不同。

那么,该怎么核算出每张表合适的数据量呢?别急,慢慢往下看。

本文合适的读者

阅览本文你需求有一定的MySQL根底,最好对InnoDB和B+树都有一定的了解,或许需求有一年以上的MySQL学习经验(大约一年?),知道 “InnoDB中B+树的高度一般保持在三层以内会比较好” 这条理论常识。

本文主要是针对 “InnoDB中高度为3的B+树最多能够存多少数据” 这一话题进行解说的。且本文对数据的核算比较严厉(至少比网上95%以上的相关博文都要严厉),假如你比较介意这些细节而且现在不太清楚的话,请持续往下阅览。

阅览本文你大约需求花费10-20分钟的时刻,假如你在阅览的过程中对数据进行验算的话,或许要花费30分钟左右。


本文思维导图

InnoDB三层B+数的存储核算-思维导图.png


根底常识快速回忆

众所周知,MySQL中InnoDB的存储结构是B+树,B+树大家都了解吧?特性大约有以下几点,一起快速回忆一下吧!

注:下面这这些内容都是精华,看不懂或许不了解的同学主张先收藏本文,之后有常识根底了再回来看
。🤣🤣

  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独自的树。

  2. 聚簇索引和非聚簇索引:

    主键索引也是聚簇索引,非主键索引都对错聚簇索引。除格局信息外,两种索引的非叶子节点都是只存索引数据的,比方索引为id,那非叶子节点便是存的id数据。

    叶子节点的差异如下:

    • 聚簇索引的叶子节点一般状况下存的是这条数据的一切字段信息。所以咱们 select * from table where id = 1 的时分,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。比方这条非聚簇索引是username,然后表的主键是id,那该非聚簇索引的叶子节点存的便是 username 和 id,而不存其他字段。
      适当所以先从非聚簇索引查到主键的值,再依据主键索引去查数据内容,一般状况下要查两次(除非索引掩盖),这也称之为 回表 ,就有点类似于存了个指针,指向了数据寄存的实在地址
  3. B+树的查询是从上往下一层层查询的,一般状况下咱们以为B+树的高度保持在3层以内是比较好的,也便是上两层是索引,最后一层存数据,这样查表的时分只需求进行3次磁盘IO就能够了(实践上会少一次,因为根节点会常驻内存),且能够寄存的数据量也比较可观。

    假如数据量过大,导致B+数变成4层了,则每次查询就需求进行4次磁盘IO了,然后使功能下降。所以咱们才会去核算InnoDB的3层B+树最多能够存多少条数据。

  4. MySQL每个节点巨细默许为16KB,也便是每个节点最多存16KB的数据,能够修改,最大64KB,最小4KB。

    扩展:那假如某一行的数据特别大,超越了节点的巨细怎么办?

    MySQL5.7文档的解释是:

    • 关于 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:关于默许的 16KB页巨细,最大行长度略小于 8KB ,默许32KB的页巨细,则最大行长度略小于16KB。

    • 而关于 64KB 页面,最大行则长度略小于 16KB。

    • 假如行超越最大行长度, 则将可变长度列用外部页存储,直到该行契合最大行长度限制。
      便是说把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。

    image-20221108112456250

    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查询的时分每次只读取一个节点到内存中,经过这个节点的数据找到下一个要读取的节点方位,再读取下一个节点的数据,直到查询到需求的数据或许发现数据不存在。

    必定有人要问了,每个节点内的数据莫非不必查询吗?这儿的耗时怎么不核算?

    这是因为读取完整个节点的数据后,会存到内存傍边,在内存中查询节点数据的耗时其实是很短的,再合作MySQL的查询方法,时刻复杂度差不多为 O(log2N)O(log_2N) ,相比磁盘IO来说,能够忽略不计。


MySQL InnoDB 节点的贮存内容

在Innodb的B+树中,咱们常说的节点被称之为 页(page),每个页傍边存储了用户数据,一切的页合在一起组成了一颗B+树(当然实践会复杂许多,但咱们仅仅要核算能够存多少条数据,所以姑且能够这么了解😅)。

是InnoDB存储引擎办理数据库的最小磁盘单位,咱们常说每个节点16KB,其实便是指每页的巨细为16KB。

这16KB的空间,里边需求存储 页格局 信息和 行格局 信息,其中行格局信息傍边又包含一些元数据和用户数据。所以咱们在核算的时分,要把这些数据的都核算在内。

页格局

每一页的根本格局,也便是每一页都会包含的一些信息,总结表格如下:

称号 空间 含义和效果等
File Header 38字节 文件头,用来记载页的一些头信息。
包含校验和、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,用来记载页的状况信息。
包含页目录的槽数、闲暇空间的地址、本页的记载数、
已删去的记载所占用的字节数等。
Infimum & supremum 26字节 用来限定当前页记载的鸿沟值,包含一个最小值和一个最大值。
User Records 不固定 用户记载,咱们刺进的数据就存储在这儿。
Free Space 不固定 闲暇空间,用户记载增加的时分从这儿取空间。
Page Directort 不固定 页目录,用来存储页傍边用户数据的方位信息。
每个槽会放4-8条用户数据的方位,一个槽占用1-2个字节,
当一个槽位超越8条数据的时分会自动分红两个槽。
File Trailer 8字节 文件结束信息,主要是用来校验页面完整性的。

示意图:

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页格局这块的内容,我在官网翻了良久,硬是没找到🤧。。。。不知道是没写仍是我眼瞎,有找到的朋友期望能够在谈论区帮我挂出来😋。

所以上面页格局的表格内容主要是依据一些博客中学习总结的。

别的,当新记载刺进到 InnoDB 集合索引中时,InnoDB 会尝试留出 1/16 的页面闲暇以供将来刺进和更新索引记载。假如按次序(升序或降序)刺进索引记载,则生成的页大约可用 15/16 的空间。假如以随机次序刺进记载,则页大约可用 1/2 到 15/16 的空间。参阅文档: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(保存了1/16)。

当然,这是最小值,因为咱们没有考虑页目录。页目录留在后面依据再去考虑,这个得依据表字段来核算。

行格局

首要,我觉得有必要提一嘴,MySQL5.6的默许行格局为COMPACT(紧凑),5.7及今后的默许行格局为DYNAMIC(动态),不同的行格局存储的方法也是有差异的,还有其他的两种行格局,本文后续的内容主要是依据DYNAMIC(动态)进行解说的。

官方文档链接:MySQL :: MySQL 5.7 参阅手册 :: 14.11 InnoDB 行格局(包含下面的行格局内容大都能够在里边找到)

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每行记载都包含以下这些信息,其中大都是能够从官方文档傍边找到的。我这儿写的不是特别详细,仅写了一些能够咱们核算空间的常识,更详细内容能够去网上搜索 “MySQL 行格局”。

称号 空间 含义和效果等
行记载头信息 5字节 行记载的标头信息
包含了一些标志位、数据类型等信息
如:删去标志、最小记载标志、排序记载、数据类型、
页中下一条记载的方位等
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,比方varchar、text、blob等。
若变长字段的长度小于 255字节,就用1字节表明;
若大于 255字节,用2字节表明。
表字段中有几个可变长字段该列表中就有几个值,假如没有就不存。
null值列表 不固定 用来存储能够为null的字段是否为null。
每个可为null的字段在这儿占用一个bit,便是bitmap的思维。
该列表占用的空间是以字节为单位增长的,例如,假如有 9 到 16 个
能够为null的列,则运用两个字节,没有占用1.5字节这种状况。
业务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字节的业务ID和
一个7字节的回滚指针。
假如没有界说主键,则还会多一个6字节的行ID字段
当然咱们都有主键,所以这个行ID咱们不核算。
实践数据 不固定 这部分便是咱们实在的数据了。

示意图:

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别的还有几点需求留意:

溢出页(外部页)的存储

留意:这一点是DYNAMIC的特性。

当运用 DYNAMIC 创立表时,InnoDB 会将较长的可变长度列(比方 VARCHAR、VARBINARY、BLOB 和 TEXT 类型)的值剥离出来,存储到一个溢出页上,只在该列上保存一个 20 字节的指针指向溢出页。

而 COMPACT 行格局(MySQL5.6默许格局)则是将前 768 个字节和 20 字节的指针存储在 B+ 树节点的记载中,其余部分存储在溢出页上。

列是否存储在页外取决于页巨细和行的总巨细。当一行太长时,挑选最长的列进行页外存储,直到集合索引记载合适 B+ 树页(文档里没说详细是多少😅)。小于或等于 40 字节的 TEXT 和 BLOB 直接存储在行内,不会分页。

长处

DYNAMIC 行格局避免了用大量数据填充 B+ 树节点然后导致长列的问题。

DYNAMIC 行格局的主意是,假如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用的。

运用 DYNAMIC 格局,较短的列会尽或许保存在 B+ 树节点中,然后最大极限地削减给定行所需的溢出页数。

字符编码不同状况下的存储

char 、varchar、text 等需求设置字符编码的类型,在核算所占用空间时,需求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载他们所占用的长度,但char是固定长度的类型,状况比较特别,假设字段 name 的类型为 char(10) ,则有以下状况:

  • 关于长度固定的字符编码(比方ASCII码),字段 name 将以固定长度格局存储,ASCII码每个字符占一个字节,那 name 便是占用 10 个字节。

  • 关于长度不固定的字符编码(比方utf8mb4),至少将为 name 保存 10 个字节。假如能够,InnoDB会经过修剪尾部空格空间的方法来将其存到 10 个字节中。

    假如空格剪完了还存不下,则将跟随空格修剪为 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,比方 name 字段的编码为 utf8mb4,那便是 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相同),能够跨页存储。例如,utf8mb4 字符集的最大字节长度为 4,则 char(255) 列将或许会超越 768 个字节,进行跨页存储。

说实话对char的这个规划我是不太了解的,虽然看了良久,包含官方文档和一些博客🤧,期望懂的同学能够在谈论区解惑:

关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?咱们常用的 utf8mb4,占用为 1 ~ 4 字节,那么 char(10) 所占用的空间便是 10 ~ 40 字节,这个改变仍是挺大的啊,但是它并没有留足够的空间给它,也没有运用可变长度字段列表去记载char字段的空间占用状况,就很特别?


开端核算

好了,咱们现已知道每一页傍边详细存储的东西了,现在咱们现已具有核算才能了。

因为页的剩下空间我现已在上面页格局的当地核算过了,每页会剩下 15232 字节可用,下面咱们直接核算行。

非叶子节点核算

单个节点核算

索引页便是存索引的节点,也就对错叶子节点。

每一条索引记载傍边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。

索引记载傍边的指针占用空间我没在官方文档里找到😭,这个 6 字节是我参阅其他博文的,他们说源码里写的是6字节,但详细在哪一段源码我也不知道😭。

期望知道的同学能够在谈论区解惑。

假设咱们的主键id为 bigint 型,也便是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。每页能够存 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条数据核算的话,至少有 801÷6≈134801 \div 6 \approx 134 个槽,需求占用 268 字节的空间。

把存数据的空间分一点给槽的话,我算出来大约能够存 787 条索引数据。

假如是主键是 int 型的话,那能够存更多,大约有 993 条索引数据。

前两层非叶子节点核算

在 B+ 树傍边,当一个节点索引记载为 NN 条时,它就会有 NN 个子节点。因为咱们 3 层B+树的前两层都是索引记载,第一层根节点有 NN 条索引记载,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,依然能够再存 NN 条记载,第三层的节点个数就会等于 N2N^2

则有:

  • 主键为 bigint 的表能够寄存 7872=619369787 ^ 2 = 619369 个叶子节点
  • 主键为 int 的表能够寄存 9932=986049993 ^ 2 = 986049 个叶子节点

OK核算结束。

数据条数核算

最少寄存记载数

前面咱们说到,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,是因为每个页面还留了点空间给页格局 的其他内容,所以咱们能够以为每个页面最少能放两条数据,每条数据略小于8KB。假如某行的数据长度超越这个值,那InnoDB必定会分一些数据到 溢出页 傍边去了,所以咱们不考虑。

那每条数据8KB的话,每个叶子节点就只能寄存 2 条数据,这样的一张表,在主键为 bigint 的状况下,只能寄存 2×619369=12387382 \times 619369 = 1238738 条数据,也便是一百二十多万条,这个数据量,没想到吧🤣🤣。

较多的寄存记载数

假设咱们的表是这样的:

-- 这是一张非常一般的课程安排表,除id外,仅包含了课程id和教师id两个字段
-- 且这几个字段均为 int 型(当然实践生产中不会这么规划表,这儿仅仅举例)。
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;

先来剖析一下这张表的行数据:无null值列表,无可变长字段列表,需求算上业务ID和指针字段,需求算上行记载头,那么每行数据所占用的空间便是 4+4+4+6+7+5=304 + 4 + 4 + 6 + 7 + 5 = 30 字节,每个叶子节点能够寄存 15232÷30≈50715232 \div 30 \approx 507 条数据。

算上页目录的槽位所占空间,每个叶子节点能够寄存 502 条数据,那么三层B+树能够寄存的最大数据量便是 502×986049=494,996,598502 \times 986049 = 494,996,598将近5亿条数据!没想到吧🤡😏。

常规表的寄存记载数

大部分状况下咱们的表字段都不是上面那样的,所以我挑选了一场比较常规的表来进行剖析,看看能寄存多少数据。表状况如下:

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 '创立时刻',
  `release_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '初次宣布时刻',
  `modified_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时刻',
  `status` tinyint unsigned NOT NULL COMMENT '宣布状况',
  `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;

这是我的开源项目“学校博客”(GitHub地址:github.com/stick-i/scb…) 中的博客表,用于寄存博客的根本数据。

剖析一下这张表的行记载:

  1. 行记载头信息:必定得有,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. 业务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),字符编码为表默许值utf8,因为该字段实践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状况下的存储 ,故仅占用32字节。
    5. title、description 分别为varchar(50)、varchar(250),这两个应该都不会发生溢出页(不太确认),字符编码均为utf8mb4,实践生产中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😁,则存满的状况下将占用 (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。

核算上面的一切剖析,共占用 869 字节,则每个叶子节点能够寄存 15232÷869≈1715232 \div 869 \approx 17 条,算上页目录,依然能放 17 条。

则三层B+树能够寄存的最大数据量便是 17×619369=10,529,27317 \times 619369 = 10,529,273约一千万条数据,再次没想到吧👴。

数据核算总结

依据上面三种不同状况下的核算,能够看出,InnoDB三层B+树状况下的数据存储量范围为 一百二十多万条将近5亿条,这个跨度还对错常大的,同时咱们也核算了一张博客信息表,能够存储 约一千万条 数据。

所以啊,咱们在做项目考虑分表的时分仍是得多重视一下表的实践状况,而不是盲目的以为两千万数据便是那个临界点。

假如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,而是想看你怎么剖析这个问题,看你得出这个数字的过程。

假如本文中有任何写的不对的当地,欢迎各位朋友在谈论区指正🥰。

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,官方文档有些当地写的的确迷糊,我看了良久都没看懂😂😂。

学到常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说到的那个开源项目“学校博客”,GitHub地址:github.com/stick-i/scb…

项目的技能栈主要是:

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

现在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奉献(现在特缺前端),一起学习一起前进😋。