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为什么大家说mysql数据库单表最大两千万?依据是啥?
故事从好多年前说起。想必大家也听说过数据库单表建议最大2kw条数据这个说法。源码如果超过了,源码性能就会下降得比较厉害。源码我当初设计时哪里想到这表竟然能涨这么快。源码。源码程序源码破解版。源码
数据库单表行数理论最大值是源码多少?建表的SQL是这么写的,其中id就是源码主键。主键本身唯一,源码也就是源码说主键的大小可以限制表的上限。如果主键声明为int大小,源码也就是源码位,那么能支持2^-1,源码也就是源码个亿左右。如果是bigint,那就是2^-1,但这个数字太大,一般还没到这个限制之前,磁盘先受不了。
除了主键,还有哪些因素会影响行数?索引的结构内部是用的B+树,这个也是鬼丈夫 中视源码八股文老股了,大家估计也背得很熟了。为了不让大家有过于强烈的审丑疲劳,今天我尝试从另外一个角度给大家讲讲这玩意。假设我们有这么一张user数据表。user表其中id是唯一主键。这看起来的一行行数据,为了方便,我们后面就叫它们record吧。这张表看起来就跟个excel表格一样。excel的数据在硬盘上是一个xx.excel的文件。而上面user表数据,在硬盘上其实也是类似,放在了user.ibd文件下。含义是user表的innodb data文件,专业点,又叫表空间。虽然在数据表里,它们看起来是挨在一起的。但实际上在user.ibd里他们被分成很多小份的数据页,每份大小k。
整个页k,不大,淘宝口令解释源码但record这么多,一页肯定放不下,所以会分开放到很多页里。并且这k,也不可能全用来放record对吧。因为record们被分成好多份,放到好多页里了,为了唯一标识具体是哪一页,那就需要引入页号(其实是一个表空间的地址偏移量)。同时为了把这些数据页给关联起来,于是引入了前后指针,用于指向前后的页。这些都被加到了页头里。页是需要读写的,k说小也不小,写一半电源线被拔了也是有可能发生的,所以为了保证数据页的正确性,还引入了校验码。这个被加到了页尾。那剩下的空间,才是用来放我们的record的。而record如果行数特别多的qq特效网站源码话,进入到页内时挨个遍历,效率也不太行,所以为这些数据生成了一个页目录,具体实现细节不重要。只需要知道,它可以通过二分查找的方式将查找效率从O(n) 变成O(lgn)。
页结构从页到索引如果想查一条record,我们可以把表空间里每一页都捞出来,再把里面的record捞出来挨个判断是不是我们要找的。行数量小的时候,这么操作也没啥问题。行数量大了,性能就慢了,于是为了加速搜索,我们可以在每个数据页里选出主键id最小的record,而且只需要它们的主键id和所在页的页号。组成新的record,放入到一个新生成的一个数据页中,这个新数据页跟之前的页结构没啥区别,而且大小还是k。但为了跟之前的数据页进行区分。数据页里加入了页层级(page level)的高准度优化源码信息,从0开始往上算。于是页与页之间就有了上下层级的概念,就像下面这样。两层B+树结构突然页跟页之间看起来就像是一棵倒过来的树了。也就是我们常说的B+树索引。最下面那一层,page level 为0,也就是所谓的叶子结点,其余都叫非叶子结点。上面展示的是两层的树,如果数据变多了,我们还可以再通过类似的方法,再往上构建一层。就成了三层的树。三层B+树结构那现在我们就可以通过这样一棵B+树加速查询。举个例子。比方说我们想要查找行数据5。会先从顶层页的record们入手。record里包含了主键id和页号(页地址)。看下图**的箭头,向左最小id是1,向右最小id是7。那id=5的数据如果存在,那必定在左边箭头。于是顺着的record的页地址就到了6号数据页里,再判断id=5>4,所以肯定在右边的数据页里,于是加载号数据页。在数据页里找到id=5的数据行,完成查询。B+树查询过程另外需要注意的是,上面的页的页号并不是连续的,它们在磁盘里也不一定是挨在一起的。这个过程中查询了三个页,如果这三个页都在磁盘中(没有被提前加载到内存中),那么最多需要经历三次磁盘IO查询,它们才能被加载到内存中。
B+树承载的记录数量从上面的结构里可以看出B+树的最末级叶子结点里放了record数据。而非叶子结点里则放了用来加速查询的索引数据。也就是说同样一个k的页,非叶子节点里每一条数据都指向一个新的页,而新的页有两种可能。假设总行数的计算方法那这棵B+树放的行数据总量等于 (x ^ (z-1)) * y。x怎么算我们回去看数据页的结构。页结构非叶子节点里主要放索引查询相关的数据,放的是主键和指向页号。主键假设是bigint(8Byte),而页号在源码里叫FIL_PAGE_OFFSET(4Byte),那么非叶子节点里的一条数据是Byte左右。整个数据页k,页头页尾那部分数据全加起来大概Byte,加上页目录毛估占1k吧。那剩下的k除以Byte,等于,也就是可以指向x=页。我们常说的二叉树指的是一个结点可以发散出两个新的结点。m叉树一个节点能指向m个新的结点。这个指向新节点的操作就叫扇出(fanout)。而上面的B+树,它能指向个新的节点,恐怖如斯,可以说扇出非常高了。y的计算叶子节点和非叶子节点的数据结构是一样的,所以也假设剩下kb可以发挥。叶子节点里放的是真正的行数据。假设一条行数据1kb,所以一页里能放y=行。行总数计算回到(x ^ (z-1)) * y 这个公式。已知x=,y=。假设B+树是两层,那z=2。则是( ^ (2-1)) * ≈ 2w 假设B+树是三层,那z=3。则是( ^ (3-1)) * ≈ 2.5kw 这个2.5kw,就是我们常说的单表建议最大行数2kw的由来。毕竟再加一层,数据就大得有点离谱了。三层数据页对应最多三次磁盘IO,也比较合理。
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技术分享 | MySQL 字段长度限制的计算方法
本文由kay撰写,擅长Oracle、MySQL、PostgresSQL等领域,专注于Oracle和MySQL性能优化、数据库架构设计、故障修复、数据迁移和恢复,热衷于研究MySQL内核源码,并拥有Oracle OCP认证。目前在江苏国泰新点软件有限公司担任DBA技术团队成员。
一、MySQL限制回顾
之前在《MySQL Text字段的限制》一文中提及了MySQL在Server层和InnoDB层的限制,但未详细阐述限制计算方法。本文将对MySQL的两个限制进行补充说明:1. MySQL Server层限制单条记录大小不超过字节;2. InnoDB层限制不能超过innodb_page_size的一半,以默认K设置为例,限制为。下文内容基于MySQL 5.7.进行说明。
二、Server层限制的计算方法
2.1 计算过程
若MySQL Server层面限制,则会返回特定报错信息。关键代码路径在于`pack_header`中,具体在于判断`reclength`值是否大于。因此,了解`reclength`的计算过程至关重要。
2.2 小结
根据上述计算方式,MySQL Server层计算长度的公式为:`total_length <= `。满足此条件即可通过MySQL Server层的检查。
三、InnoDB层限制的计算方法
3.1 计算过程
InnoDB层面限制的报错信息中,关键代码路径在于判断`page_rec_max`值。根据源码定义,`srv_page_size`默认值为1<<即,配置也是。而`UNIV_PAGE_SIZE_MAX`值为1<<即。因此,`srv_page_size`不等于`UNIV_PAGE_SIZE_MAX`。计算`page_rec_max`值为`page_get_free_space_of_empty(comp) / 2`。进一步分析,一条记录实际长度(`rec_max_size`)的计算公式如下。
3.2 小结
在InnoDB层计算长度的公式为:`rec_max_size < `。满足此条件即可通过InnoDB层的检查。
四、总结
1. 必须同时满足MySQL Server层和InnoDB层的限制条件,才能成功创建表。
2. 遇到上述报错情况时,多数原因在于varchar等字段设置过大。建议对字段逐步缩小或使用text替代。
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ãã2.InnoDBä¸ä¸ä¿å表çå ·ä½è¡æ°ï¼ä¹å°±æ¯è¯´ï¼æ§è¡select count(*) from tableæ¶ï¼InnoDBè¦æ«æä¸éæ´ä¸ªè¡¨æ¥è®¡ç®æå¤å°è¡ï¼ä½æ¯MyISAMåªè¦ç®åç读åºä¿å好çè¡æ°å³å¯ã注æçæ¯ï¼å½count(*)è¯å¥å å«whereæ¡ä»¶æ¶ï¼ä¸¤ç§è¡¨çæä½æ¯ä¸æ ·çã
ãã3.对äºAUTO_INCREMENTç±»åçå段ï¼InnoDBä¸å¿ é¡»å å«åªæ该å段çç´¢å¼ï¼ä½æ¯å¨MyISAM表ä¸ï¼å¯ä»¥åå ¶ä»å段ä¸èµ·å»ºç«èåç´¢å¼ã
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ããä»»ä½ä¸ç§è¡¨é½ä¸æ¯ä¸è½çï¼åªç¨æ°å½çé对ä¸å¡ç±»åæ¥éæ©åéç表类åï¼æè½æ大çåæ¥MySQLçæ§è½ä¼å¿.
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ããMySQLä¸MyISAMå¼æä¸InnoDBå¼ææ§è½ç®åæµè¯
ãã[硬件é ç½®]
ããCPU : AMD+ (1.8G)
ããå å: 1G/ç°ä»£
ãã硬ç: G/IDE
ãã[软件é ç½®]
ããOS : Windows XP SP2
ããSE : PHP5.2.1
ããDB : MySQL5.0.
ããWeb: IIS6
ãã[MySQL表ç»æ]
ããCREATE TABLE `myisam` (
ãã`id` int() NOT NULL auto_increment,
ãã`name` varchar() default NULL,
ãã`content` text,
ããPRIMARY KEY (`id`)
ãã) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk;
ããCREATE TABLE `innodb` (
ãã`id` int() NOT NULL auto_increment,
ãã`name` varchar() default NULL,
ãã`content` text,
ããPRIMARY KEY (`id`)
ãã) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk;
ãã[æ°æ®å 容]
ãã$name = "heiyeluren";
ãã$content = "MySQLæ¯ææ°ä¸ªåå¨å¼æä½ä¸ºå¯¹ä¸å表çç±»åçå¤çå¨ãMySQLåå¨å¼æå æ¬å¤çäºå¡å®å ¨è¡¨çå¼æåå¤çéäºå¡å®å ¨è¡¨çå¼æï¼Â· MyISAM管çéäºå¡è¡¨ãå®æä¾é«éåå¨åæ£ç´¢ï¼ä»¥åå ¨ææç´¢è½åãMyISAMå¨ææMySQLé ç½®é被æ¯æï¼å®æ¯é»è®¤çåå¨å¼æï¼é¤éä½ é ç½®MySQLé»è®¤ä½¿ç¨å¦å¤ä¸ä¸ªå¼æã ·MEMORYåå¨å¼ææä¾âå åä¸â表ãMERGEåå¨å¼æå 许éåå°è¢«å¤çåæ ·çMyISAM表ä½ä¸ºä¸ä¸ªåç¬ç表ãå°±åMyISAMä¸æ ·ï¼MEMORYåMERGEåå¨å¼æå¤çéäºå¡è¡¨ï¼è¿ä¸¤ä¸ªå¼æä¹é½è¢«é»è®¤å å«å¨MySQLä¸ã éï¼MEMORYåå¨å¼ææ£å¼å°è¢«ç¡®å®ä¸ºHEAPå¼æã· InnoDBåBDBåå¨å¼ææä¾äºå¡å®å ¨è¡¨ãBDB被å å«å¨ä¸ºæ¯æå®çæä½ç³»ç»åå¸çMySQL-Maxäºè¿å¶ååçéãInnoDBä¹é»è®¤è¢«å æ¬å¨ææMySQL 5.1äºè¿å¶ååçéï¼ä½ å¯ä»¥æç §å好éè¿é ç½®MySQLæ¥å 许æç¦æ¢ä»»ä¸å¼æã·EXAMPLEåå¨å¼ææ¯ä¸ä¸ªâåæ ¹âå¼æï¼å®ä¸åä»ä¹ãä½ å¯ä»¥ç¨è¿ä¸ªå¼æå建表ï¼ä½æ²¡ææ°æ®è¢«åå¨äºå ¶ä¸æä»å ¶ä¸æ£ç´¢ãè¿ä¸ªå¼æçç®çæ¯æå¡ï¼å¨MySQLæºä»£ç ä¸çä¸ä¸ªä¾åï¼å®æ¼ç¤ºè¯´æå¦ä½å¼å§ç¼åæ°åå¨å¼æãåæ ·ï¼å®ç主è¦å ´è¶£æ¯å¯¹å¼åè ã";
ãã[æå ¥æ°æ®-1] (innodb_flush_log_at_trx_commit=1)
ããMyISAM 1Wï¼3/s
ããInnoDB 1Wï¼/s
ããMyISAM Wï¼/s
ããInnoDB Wï¼/s
ããMyISAM Wï¼/s
ããInnoDB Wï¼æ²¡æ¢æµè¯
ãã[æå ¥æ°æ®-2] (innodb_flush_log_at_trx_commit=0)
ããMyISAM 1Wï¼3/s
ããInnoDB 1Wï¼3/s
ããMyISAM Wï¼/s
ããInnoDB Wï¼/s
ããMyISAM Wï¼/s
ããInnoDB Wï¼/s
ãã[æå ¥æ°æ®3] (innodb_buffer_pool_size=M)
ããInnoDB 1Wï¼3/s
ããInnoDB Wï¼/s
ããInnoDB Wï¼/s
ãã[æå ¥æ°æ®4] (innodb_buffer_pool_size=M, innodb_flush_log_at_trx_commit=1, set autocommit=0)
ããInnoDB 1Wï¼3/s
ããInnoDB Wï¼/s
ããInnoDB Wï¼/s
ãã[MySQL é ç½®æ件] (缺çé ç½®)
ãã# MySQL Server Instance Configuration File
ãã[client]
ããport=
ãã[mysql]
ããdefault-character-set=gbk
ãã[mysqld]
ããport=
ããbasedir="C:/mysql/"
ããdatadir="C:/mysql/Data/"
ããdefault-character-set=gbk
ããdefault-storage-engine=INNODB
ããsql-mode="STRICT_TRANS_TABLES,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION"
ããmax_connections=
ããquery_cache_size=0
ããtable_cache=
ããtmp_table_size=M
ããthread_cache_size=8
ããmyisam_max_sort_file_size=G
ããmyisam_max_extra_sort_file_size=G
ããmyisam_sort_buffer_size=M
ããkey_buffer_size=M
ããread_buffer_size=K
ããread_rnd_buffer_size=K
ããsort_buffer_size=K
ããinnodb_additional_mem_pool_size=4M
ããinnodb_flush_log_at_trx_commit=1
ããinnodb_log_buffer_size=2M
ããinnodb_buffer_pool_size=M
ããinnodb_log_file_size=M
ããinnodb_thread_concurrency=8
ãããæ»ç»ã
ããå¯ä»¥çåºå¨MySQL 5.0éé¢ï¼MyISAMåInnoDBåå¨å¼ææ§è½å·®å«å¹¶ä¸æ¯å¾å¤§ï¼é对InnoDBæ¥è¯´ï¼å½±åæ§è½ç主è¦æ¯ innodb_flush_log_at_trx_commit è¿ä¸ªé项ï¼å¦æ设置为1çè¯ï¼é£ä¹æ¯æ¬¡æå ¥æ°æ®çæ¶åé½ä¼èªå¨æ交ï¼å¯¼è´æ§è½æ¥å§ä¸éï¼åºè¯¥æ¯è·å·æ°æ¥å¿æå ³ç³»ï¼è®¾ç½®ä¸º0æçè½å¤çå°ææ¾æåï¼å½ç¶ï¼åæ ·ä½ å¯ä»¥SQLä¸æ交âSET AUTOCOMMIT = 0âæ¥è®¾ç½®è¾¾å°å¥½çæ§è½ãå¦å¤ï¼è¿å¬è¯´éè¿è®¾ç½®innodb_buffer_pool_sizeè½å¤æåInnoDBçæ§è½ï¼ä½æ¯ææµè¯åç°æ²¡æç¹å«ææ¾çæåã
ããåºæ¬ä¸æ们å¯ä»¥èè使ç¨InnoDBæ¥æ¿ä»£æ们çMyISAMå¼æäºï¼å 为InnoDBèªèº«å¾å¤è¯å¥½çç¹ç¹ï¼æ¯å¦äºå¡æ¯æãåå¨è¿ç¨ãè§å¾ãè¡çº§éå®ççï¼å¨å¹¶åå¾å¤çæ åµä¸ï¼ç¸ä¿¡InnoDBç表ç°è¯å®è¦æ¯MyISAM强å¾å¤ï¼å½ç¶ï¼ç¸åºçå¨my.cnfä¸çé ç½®ä¹æ¯æ¯è¾å ³é®çï¼è¯å¥½çé ç½®ï¼è½å¤ææçå éä½ çåºç¨ã
ããå¦æä¸æ¯å¾å¤æçWebåºç¨ï¼éå ³é®åºç¨ï¼è¿æ¯å¯ä»¥ç»§ç»èèMyISAMçï¼è¿ä¸ªå ·ä½æ åµå¯ä»¥èªå·±æé ã
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