为什么MySQL单表不能超过2000万行？

草稿：多少数据？ MySQL单表数据如此大的基本原因是什么？本文从技术层面预测了这一问题，并显示了5 月肺背后建筑物的细节。
当许多人的信息超过2 000万行时，由于性能得分的绩效范围，可能会提高绩效划分。
索引指数不是深度的主要原因。
硬件条件今天非常适中。
如果子弹的增长，则性能差距不是至关重要的。
那么，MySQL单桌的原因不大多大？答案是在适当的适当监督的适当控制中找到的，尤其是InnoOBB磁盘控制协议。
InnoDBB使用有关Indodbus信息的信息，例如短期工作的索引，其中包括短期工作和许多控制。
尽管有一些问题，尽管希望，但在处理大量任命时仍存在一些性能差距。
B +树传递风格的E-Link控制的高线控制的工业改进。
B-Connenton的B +树具有更好的性能。
与地址指示表相比，计数组织更适合其他数据，减少刺激和复杂的贸易状况。
本文（B-Link和Counnpent Countp组织表）以更好的尝试以更好的尝试显示了实验尝试。
总之，MySQL是壁票控制方案的不足，选举索引代理将更多地解释。
相比之下，戈斯迪（Gossdbb）在性能和复杂应用中具有更多的好处。

阿里一面：MySQL 单表数据最大不要超过多少行？为什么？

通常，我建议MySQL单个表数据不应超过2 000万行，但是该建议不是绝对的，实际的性能受到许多因素的限制。
特定原因如下：查询效率：当单个表中的数据量达到数千万级时，查询速度的速度明显较慢。
这是因为随着数据量的增加，扫描查询所需的数据量增加，从而降低了查询效率。
主要钥匙类型限制：INT类型的主要键在理论上可以容纳约2 1 亿条记录，而Bigint类型的主要键的容量很大，但是主要密钥类型不是单个表数据量限制的主要因素。
硬盘存储和B+树索引：InnoDB引擎使用B+树索引，数据存储在每个页面1 6 K表空间文件中。
随着数据的增长，页面之间的相关性和页面目录会消耗更多空间并降低存储效率。
如果行数据增加并且单个页面无法容纳更多记录，则使用索引页来存储页面地址，而非叶子节点的B+树层次结构会增加搜索的复杂性。
例如，在某些条件下，每页最多可存储3 层的2 个叉子B+树每页可存储大约2 4 ,5 00行数据。
这接近推荐的价值2 000万行。
实际数据大小，数据库版本，服务器配置和内存策略的影响：实际数据大小，数据库版本，服务器配置和内存策略都会影响单桌数据量的限制。
在支持内存的环境中，查询性能可能不会受到2 000万列限制的影响。
但是，如果单个表数据的数量接近硬件限制，并且内存不足，则磁盘I/O将成为性能瓶颈。
总而言之，2 000万行是经验建议，但是应根据特定情况评估和优化单个表数据量的实际上限。

阿里一面：MySQL 单表数据最大不要超过多少行？为什么？

在后端开发中，我经常听到有关MySQL单词表格数据数量的建议，例如“通常不超过2 000万行”。
但是，该提议不是铁规则，实际绩效受到各种因素的限制。
让我们通过实验研究这种限制的来源。
首先创建一个表格并插入数据。
我们使用Rownum插入大量数据。
如果数据量增加，那么达到一千万时的查询速度将变得较慢。
这提醒我们，数据量的限制可能与单个表中的查询效率密切相关。
单个数据库表中的行数实际上受主密钥类型的限制。
例如，它的3 2 位边框约为2 1 亿，而Bigint更大。
但是，较大的限制来自硬盘存储。
InnoDB引擎使用B+构造索引，并且数据以每页1 6 K的价格保存在表空间文件中。
当数据增长时，页面和侧目录之间的相关性会消耗空间，从而降低存储效率。
随着ROD数据的增加，单个页面无法再吸收数据记录，并且侧面地址没有保存在索引页面上，并且叶子节点的B+树层次结构不会增加搜索复杂性。
例如，对于每个非叶子节点的2 层，2 形的B+树，最多可存储1 2 8 0个数据线，并且叶子节点存储的数据按照字段类型和场编号减少。
假设B+树是3 层，每页最多可以节省2 4 5 7 6 ,000行（约2 .4 5 亿），接近推荐的价值2 000万。
但是，此值受实际数据大小，数据库版本，服务器配置和内存指令的影响。
在存储环境中，可能不受限制。
如果硬件限制方法的单桌数据数量，例如：B。
内存不足，则硬盘驱动器E/A将成为性能。
总而言之，尽管2 000万行是一项经验建议，但单个表的实际数据量的上限受多种因素的影响，必须根据特定情况进行评估和优化。

mysql一个表存多少数据才是性能最高的

在MySQL中，一个表存储容量可以将理论上的理论化为1 04 8 5 1 6 TRABYTE，因此在考虑性能问题时，会更多地注意存储设备容量。
但是，在实际应用中，性能问题通常反映在数据恢复效率中。
如果查询语句的设计正确并遵循规格，则通常没有恢复性能的问题。
为了确保检索有效的数据，建议采用适当的索引策略。
例如，基于共同使用条件的索引制备可以显着提高查询速度。
此外，表结构的合理规划，例如使用分区技术，可以有效地改善数据恢复的性能。
数据分区可以在多个文件或集合上分发，从而减少每个查询必须处理的数据量。
除了改善索引和表的结构外，数据库中的编队参数还对性能也有重要影响。
例如，抓住缓存的大小，改善查询计划，确定适当的通信等，可以在某种程度上提高MySQL的工作效率。
定期的性能测试和调整是必须在数据库中保持良好性能的必要条件。
此外，合理设计查询数据很重要。
避免使用选择*，但选择所需的列；减少子持有人的使用，而是使用更有效的方法，例如加入数据。
通过这些方法，可以降低查询服务器上的压力，并提高搜索速度。
总而言之，尽管单个时间表存储可能非常大，但真正影响性能的因素是存储数据，设计搜索短语和形成数据库的方法。
通过合理的计划和改进，可以大大改善MySQL的一般表现。