MySQL为什么建议单表数据量不要超过两千万

MySQL建议单个表的数据量不超过2 000万。
原因主要是通过两个方面讨论的：最大的理论值和数据页面的限制。
从理论上讲，当将INT类型用于自动增长的主要键时，表的最大值约为2 1 亿，而使用BigInt类型的使用可能会受到磁盘容量限制，而不是性能问题。
如果将TinyInt用作主要密钥，则最大值为2 5 5 ，如果超过它，则无法输入新数据。
另一方面，从数据页的角度来看，表的数据以数据页面的形式存储，数据页的每个大小为1 6 K。
当数据量超过页面的容量时，数据将存储分页，需要支持诸如站点号，前和后指标，验证代码和站点局诸如结构。
这些额外的结构会影响数据问题的性能，尤其是当数据通过多个数据页面分发时，任何问题都可能需要大量的磁盘操作，从而增加问题的延迟。
为了提高问题的效率，使用B+树结构来组织数据页面之间的连接。
每个数据节点B+树存储索引信息或信息，非链接节点通过指标和叶子接头存储当前数据连接其他数据页面。
查看时，请从根节点开始，然后快速通过索引设置目标数据页面，以减少光盘的磁盘时间数。
从理论上讲，具有B+树结构的表可以评估单个表体积的上限，在特定数量的非块状节点，页面的页数和树高度。
以B+ 4 层树为例，主要键是Bigint类型，每个记录的平均大小为1 K。
无论碎裂如何，都评估了表中记录的上限。
计算后，可以存储的当前寄存器数受到数据页面的结构和B+树的特征的限制，并且通过公式计算。
因此，单个表中的数据量不得超过2 000万，这在一定程度上是基于每个记录的平均大小为1 k的估计。
在当前使用中，由于特定类型的数据，注册大小等，它可能会略有不同。
作为摘要，数据量的限制主要来自该技术实现的基本逻辑，包括存储数据页面的结构以及优化问题效率。
在实际应用中，合理设计表结构以避免使用表格的多余数据有助于提高问题的性能和整体数据库效率。
尽管这是推荐的值，并且不是绝对标准，但在设计数据库体系结构时应考虑本指南原则。

阿里一面：MySQL 单表数据最大不要超过多少行？为什么？

最后，在开发中，MySQL是唯一的表数据量。
我经常听到经常听到的技巧。
但是这个建议不是大使的迹象。
实际的性能受到各种要点的限制。
让我们通过实验来看看这种限制的来源。
首先，创建表并安装数据，使用Rownum添加大量数据。
随着数百万的到达，搜索速度慢慢慢。
它提醒相同图表中数据的极限可能与查询的有效性密切相关。
在一类数据库中的一个教室中，类的数量受主要类别的限制。
例如，3 2 位的限制为2 1 亿，但仅是。
最大的限制来自硬盘存储。
InnoDB发动机使用B +树索引。
数据存储在表空间文件中，每页1 6 K。
随着数据的增长，页面和页面指南之间的连接降低了存储效率的有效性。
唯一的页面无法随着类信息的增加而无法添加记录，例如，将3 层的2 架B +树存储多达2 8 0个数据，并且将叶子节点的数量存储到最多2 8 0个数据。
数据存储的数据将减少。
B +树是3 层的三层，每个页面都可以存储高达2 00万（2 .4 5 亿）。
它接近2 0个建议值。
但是，此值实际上是数据大小，数据库版本，这是由于服务器组建和内存策略所致。
内存：足够的环境唯一的表数据是在接近硬件限制（例如内存不足）时促进磁盘I /O。
简而言之，2 000万妈妈是训练有素的培训，但对话框的上限将受到不同观点的影响。

阿里一面：MySQL 单表数据最大不要超过多少行？为什么？

在后端开发人员中，经常有传言称Mysql -Single桌子日期应保持在2 000万以下。
如果超过它，则可能必须考虑数据迁移。
其背后的原则与数据库设计的实际经验密切相关。
在本文中，详细研究了这种观点的理论基础和实际考虑。
首先，让我们了解创建表的基本规则。
通常，主键的大小决定了表可以吸收的最大线路数。
如果使用“ INT”主键，则理论上可以支持多达2 1 亿行。
如果选择了“ h3int”，则理论能力将达到数百万美元。
但是，数据库存储限制和其他资源消耗决定了实际使用情况。
接下来，我们专注于数据库表的内存和查询优化：表空间和索引结构。
在实际应用中，数据存储和指数构建的优化策略很重要。
B+构造索引结构和Fileilayout设计是提高查询效率的关键。
单个表的限制背后的本质是考虑到机制，存储资源消耗和数据库引擎处理数据的效率。
理论计算表明，基于1 6 KB页面的B+构造指数，理论上可以支持高达2 000万行的数据结构。
此值不是绝对限制，而是动态设置为诸如Fefrel Load，Server配置，数据库版本等的因素。
毕竟，查询效率是衡量数据管理策略的重要指标。
充分控制单个表的数据量，索引设计的优化，数据库缓存机制的充分使用可以有效地提高性能。
值得注意的是，必须根据实际的应用需求来及时调整系统资源管理和查询优化策略的策略，以实现最佳性能和资源利用。

【转载】为什么大家说mysql数据库单表最大两千万？依据是啥？

通常认为MySQL数据库中的一张表最多能够吸收约2 000万张记录。
该概念的基础主要取决于以下几点：基本密钥类型：最大标识符：如果主密钥标识符使用INT类型，则支持约2 1 亿条记录。
尽管可以支持更多理论，但在实际应用中通常无法访问该限制。
BIGINT类型：尽管BigInt类型可以支持更多的记录，但圆盘的容量可能会成为实际使用的特定因素。
索引和页面结构的结构：B+树索引：MySQL是基于B+ Tree设计的，它提高了查询的效率。
页面大小：数据分为1 6 K块。
记录不仅存储在页面上，而且还需要标识数据，例如页面和指标。
B+树+三层的结构：考虑到IO磁盘上施加的页面和限制的停止，B+树的创建允许三层用于一张桌子，以支持大约2 000万个标准数，以确保查询的效率。
磁盘IO和查询效率：减少访问数据页面的次数：通过B+树结构，查询过程可以大大减少访问数据页面的次数，从而提高性能。
三层B+树的磁盘IO：在B+树+三层的结构中，在查询一排数据时，需要三个IO磁盘操作，以确保在大数据尺寸下查询的效率。
最重要的是，在MySQL数据库的一个表中，将2 000万个记录作为最大值的概念取决于基本钥匙设计的联合作用，索引的构造和页面结构的改进。
这些设计确保了存储和恢复有效数据的功能。