数据库设计中的一条常见规则是建议单个表中的数据量不应超过2000万条记录。这一规定背后的逻辑关键在于理解数据库的存储机制、索引的工作方式以及这些因素如何影响数据库的性能。
MySQL索引存储机制与B+树
MySQL数据库使用索引来加速数据的查询速度。这些索引大多数是通过B+树（一种平衡多路查找树）数据结构来实现的。在B+树中，所有的数据记录都存储在叶子节点上，而非叶子节点存储的是键值和指向子节点的指针。这种结构的一个关键优势是通过增加树的高度来减少访问磁盘的次数，从而提高查询效率。
索引高度与查询效率
B+树的高度是影响索引查询效率的关键因素之一。理论上，B+树的高度越低，查询所需的磁盘I/O操作就越少，性能也就越高。每次查询都需要从根节点开始，通过中间节点，最终到达叶子节点获取数据。如果树的高度过高，即使是索引查询也会涉及多次磁盘I/O操作，从而影响查询效率。
2000万条数据计算过程
基于上述原理，来计算一个B+树索引能够有效管理的数据量，同时保持理想的高度（不超过3层）。
假设每个数据页的大小为16KB，一个非叶子节点可以包含大约1280个指向子节点的指针（去除页头页尾的校验码等固定开销约1KB后的计算结果）。叶子节点中，如果一条数据平均占用1KB，则每个叶子节点可以存储大约15条数据。因此，一个高度为3的B+树可以存储的数据量为：
1280*1280*15=2457600012802×15=24576000
即大约2450万条记录。
数据大小与存储能力
然而，实际存储能力还受到数据大小的影响。以更小的数据记录为例，假设每条记录只有256字节，叶子节点的存储能力显著提高。在这种情况下，一个叶子节点可以存储的数据条数将增加，从而整个B+树能够管理的数据量也随之增加。
如果叶子节点数据页可以存储60多条256字节的数据记录，那么在相同的B+树高度(3)下，可以存储的数据量为： 1280*1280*15=2457600012802×15=98,304,000
即大约9830万条记录。整个索引结构能够容纳的记录数将远远超过2000万，甚至可以达到1亿条记录以上。这表明，在数据记录较小的情况下，单表存储的数据量可以大大超过2000万条而不影响性能。
结论
从上述分析可见，单表2000万数据的规定并非绝对，而是基于一系列假设（如数据页大小、记录大小和B+树高度等）的一般性建议。实际上，通过优化表结构和索引设计，以及考虑数据的实际大小，可以在不牺牲查询性能的前提下，有效管理远超2000万条记录的数据。理解这一原理有助于数据库设计者在满足性能要求的同时，灵活应对不同的数据存储需求。
原文始发于微信公众号（吃瓜技术派）：深入解析：单表不超2000万条数据的存储原理
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