美团一面：InndoDB 单表最多 2000W，为什么？小伙伴竟然面挂

亦凉 2024-03-27 13:14 32阅读 0赞

在疯狂创客圈 的社群面试交流中，有很多小伙伴在面大厂， 经常遇到下面的问题：

> 问题1：在实际生产环境中，InnoDB 中一棵 B+ 树索引一般有多少层？
> 
> 问题2：在实际生产环境中，InnoDB一棵B+树可以存放多少行数据？
> 
> 问题3：MySQL 对于千万级的大表，为啥要优化？
> 
> 问题4：mysql 单表最好不要超过2000w？
> 
> 问题5：单表超过2000w 就要考虑数据迁移了，这个是为啥？
> 
> 问题6：你这个表数据都马上要到2000w 了，难怪查询速度慢，为什么？
> 
> 问题N： … 第100个变种

**前段时间，有一个小伙伴在面美团里的时候，又遇到了此问题**。

其实，这些问题，都是在考察大家对 B+树底层原理的理解

*尼恩在这里，给大家做一个系统化、起底式、全方位的梳理。*

*按照下面的套路去答，基本可以拿到120分。*

*大家收藏起来，多度几遍，一定能让面试官刮目相看。*

现在把这个 题目以及参考答案，收入咱们的 《[尼恩Java面试宝典][Java]》，

供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

> 注：本文以 PDF 持续更新，最新尼恩 架构笔记、面试题 的PDF文件，请从这里获取：[码云][Link 1]

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要回答这些问题，在回答的时候，首先从 InnoDB 索引数据结构、数据组织方式说起。

#### InnoDB 索引数据结构、数据组织方式 ####

磁盘扇区、文件系统、InnoDB 存储引擎都有各自的最小存储单元。

来看看三个重要的最小单元

*  磁盘上，存储数据最小单元是扇区，一个扇区的大小是 512 字节，
 *  文件系统（例如EXT4）,最小单元是块 （block），一个block 块的大小是 4k，
 *  InnoDB 存储引擎 的最小储存单元——页（Page），一个页的大小是 16K。

来一个图，更清楚：

![695fa7aee6814f64ab414007521a5699.png][]

*以上三个数据，非常重要，一定要背下来， 并且在面试的时候， 找个机会背出来。*

*面试官一听，感觉你的计算机底层知识是多么的扎实，好感慢慢。这是来自 老架构师的 尼恩 衷心提示。*

由于文件系统（例如EXT4）的最小单元是块 （block），一个block 块的大小是 4k，

所以，假设一个文件大小只有1个字节，那么，这个文件在磁盘上，还是不得不占4KB的空间。

具体如下图：

![1fc49f8377ce44fbb21d51b8de9f4e62.png][]

要知道，Innodb 的所有数据文件（后缀为 ibd 的文件），也是存储在磁盘的，当然也是由block组成，

所以，Innodb 的所有数据文件，全部都是 16384（16k）的整数倍。

具体如下图：

![34c10162dfd348fea040c480d142ecca.png][]

InnoDB 存储引擎 的最小储存单元——页（Page），一个页的大小是 16K，

在 MySQL 中我们的InnoDB 页的大小当然也可以通过参数设置的，具体如下图：

![9f255b3b91b6439dabe6a37a4d14c6aa.png][]

通过上图，可以看到，在 MySQL 中我们的 **InnoDB 页的大小默认是 16k**

#### InnoDB一棵B+树的查找流程 ####

数据表中的数据都是存储在页中的，所以一个页中能存储多少行数据呢？

先做一个假设：

假设一行数据的大小是1k，

那么一个16K页，可以存放16行这样的数据。

如果数据库只按这样的方式存储，那么如何查找数据就成为一个问题

因为我们不知道要查找的数据存在哪个页中，也不可能把所有的页遍历一遍，那样太慢了。

所以人们想了一个办法，用B+树的方式组织这些数据。

*  B+ 树的叶子节点存储真正的记录，对应的文件系统 page页面，可以叫做 数据页
 *  B+ 树的非叶子节点存放的是键值 + 指针，其对应的文件系统 page页面，可以叫做 索引页

这里用指针来描其实述不是太准确，准确来说是**页的偏移量**，不过借用指针一词，更好理解

如图所示：  
![afdfebab37034c93b4e5a25ab2961472.png][]

InnoDB中主键索引B+树是如何组织数据、查询数据的？

我们总结一下：

1、在B+树中叶子节点存放数据，非叶子节点存放键值+指针。

InnoDB存储引擎的最小存储单元是页，页可以用于存放数据也可以用于存放键值+指针，

2、页内的记录是有序的，所以可以使用二分查找在页内到下一层的目标页面的指针

*  从根页开始，首先通过非叶子节点的二分查找法，
 *  确定数据在下一层哪个页之后，一层一层往下找，一直到非叶子节点，
 *  进而在非叶子节（数据页）中查找到需要的数据；

那么回到我们开始的问题，通常一棵B+树可以存放多少行数据？

#### 高为2的B+树可以存放多少行数据 ####

首先，需要计算出非叶子节点能存放多少指针？

**页作为 InnoDB 磁盘管理的最小单位，不仅可以用来存放具体的行数据，还可以存放键值和指针**。

回到文题，我们先从简单的入手，

这里我们先假设B+树高为2，即存在一个根节点和若干个叶子节点，那么 B+ 树只有两层。

如下图：

![74962e702172457e8689e83e1dd622d3.png][]

**那么对于这棵 B+ 树能够存放多少行数据，其实问的就是这棵 B+ 树的非叶子节点中存放的数据量**，

那么，这棵简单的 B+ 树能够存放多少行数据，其实问的就是这棵 B+ 树的非叶子节点中存放的数据量，

这棵B+树的存放总记录数为, 是一个简单的公式：

非叶子节点指针数  * 每个叶子节点存放的行记录数

每个叶子节点存放的行记录数就是每页存放的记录数，由于各个数据表中的字段数量都不一样，

这里我们就不深究叶子节点的存储结构了，

简单按照一行记录的数据大小为 1k 来算的话（实际上现在很多互联网业务数据记录大小通常就是 1K 左右），

一页（16K）或者说一个叶子节点可以存放 16 行这样的数据。

那么 ，这颗B+ 树 的非叶子节点（ 唯一的）能够存储多少数据呢？

**非叶子节点里面存的是主键值 + 指针**

为了方便分析，这里我们把一个主键值 + 一个指针称为一个单元，

*  我们假设主键的类型是 BigInt，长度为 8 字节，
 *  而指针大小在 InnoDB 中设置为 6 字节，

这样一个单元，一共 14 字节。

这样的话，一页或者说一个非叶子节点能够存放 16384 / 14=1170 个这样的单元。

也就是说一个非叶子节点中能够存放 1170 个指针，即对应 1170 个叶子节点，

所以对于这样一棵高度为 2 的 B+ 树，能存放 1170（一个非叶子节点中的指针数） \* 16（一个叶子节点中的行数）= 18720 行数据。

当然，这样分析其实不是很严谨，InnoDB 数据页结构，不全是 主键值 + 一个指针，还有其他的一些 元数据。

按照 《MySQL 技术内幕：InnoDB 存储引擎》中的定义，InnoDB 数据页结构包含如下几个部分：

![a2b27be27ad44d16af0c5506765f2c21.png][]

#### 高为3的B+树可以存放多少行数据 ####

分析完高度为 2 的 B+ 树，同样的道理，我们来看高度为 3 的：

![7c4c1b9dd2e349f082bd7e180f735fbf.png][]

根页（page10）可以存放 1170 个指针，

然后第二层的每个页（page:11,12,13）也都分别可以存放1170个指针。

这样一共可以存放 `1170 * 1170` 个指针，

即对应的有 `1170 * 1170` 个非叶子节点，

所以，高为3的B+树一共可以存放 `1170 * 1170 * 16 = 21902400` 行记录。

回到问题，InnoDB 一棵 B+ 树可以存放多少行数据？

这个问题的简单回答是：**约 2 千万**。

#### 怎么得到InnoDB主键索引B+树的高度？ ####

在InnoDB 引擎中，实际的情况如何呢？

在InnoDB的表空间文件中，约定**page number为3**的代表主键索引的根页，而在根页偏移量为**64**的地方存放了该B+树的page level。

如果page level为1，树高为2，page level为2，则树高为3。

即B+树的高度=page level+1；

下面我们将从实际环境中尝试找到这个page level。

实验环境中，这三张表的数据量如下：

![0b00c254bc00470aa3890ff837c55a60.png][]

从图中可以看到，一个表600W，一个表 15W，一个表5行数据。

在实际操作之前，你可以通过InnoDB元数据表确认主键索引根页的page number为3，你也可以从《InnoDB存储引擎》这本书中得到确认。

SELECT
    b.name, a.name, index_id, type, a.space, a.PAGE_NO
    FROM
    information_schema.INNODB_SYS_INDEXES a,
    information_schema.INNODB_SYS_TABLES b
    WHERE
    a.table_id = b.table_id AND a.space <> 0;

说明：

information\_schema是mysql自带的一个信息数据库，其保存着关于mysql服务器所维护的所有其他数据库的信息，如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权限等。

*  innodb\_sys\_indexes：innodb表的索引的相关信息
 *  innodb\_sys\_tables：表格的格式和存储特性，包括行格式，压缩页面大小位级别的信息

执行结果：

![ff8dae243db94811b25ee55e93e32bc8.png][]

可以看出数据库dbt3下的customer表、lineitem表主键索引根页的page number均为3，而其他的二级索引page number为4。

在进行深入分析之前，首先回顾一下基础知识

### 回顾：主键索引和二级索引 ###

#### **什么是主键索引(Primary Key)?** ####

数据表的主键列使用的就是主键索引。一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。

在 MySQL 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。

#### **什么是二级索引(辅助索引)?** ####

二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。常用的二级索引包括：

1.  **唯一索引(Unique Key)** ：唯一索引也是一种约束。**唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。** 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。
2.  **普通索引(Index)** ：**普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。**
3.  **前缀索引(Prefix)** ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小， 因为只取前几个字符。

### 回顾：表空间文件 ###

从物理意义上来讲，InnoDB表由共享表空间文件（ibdata1）、独占表空间文件（ibd）、表结构文件（.frm）、以及日志文件（redo文件等）组成。

#### **1、表结构文件** ####

在MYSQL中建立任何一张数据表，在其数据目录对应的数据库目录下都有对应表的.frm文件

.frm文件是用来保存每个数据表的元数据(meta)信息，包括表结构的定义等，

.frm文件跟数据库存储引擎无关，也就是任何存储引擎的数据表都必须有.frm文件，

命名方式为数据表名.frm，如user.frm. ， .frm文件可以用来在数据库崩溃时恢复表结构。

#### **2、表空间文件** ####

（1）表空间结构分析

以下为InnoDB的表空间结构图：

![eb9c976188f249b9a5a785f82b7d9791.png][]

数据段即B+树的叶子节点，索引段即为B+树的非叶子节点InnoDB存储引擎的管理是由引擎本身完成的，

表空间（Tablespace）是由分散的段(Segment)组成。一个段(Segment)包含多个区（Extent）。

区（Extent）由64个连续的页（Page）组成，每个页大小为16K，即每个区大小为1MB，创建新表时，先使用32页大小的碎片页存放数据，使用完后才是区的申请（InnoDB最多每次申请4个区，保证数据的顺序性能）  
页类型有：数据页、Undo页、系统页、事务数据页、插入缓冲位图页、以及插入缓冲空闲列表页。

（2）独占表空间文件

若将innodb\_file\_per\_table设置为on，则系统将为每一个表单独的生成一个table\_name.ibd的文件，

在此文件中，存储与该表相关的数据、索引、表的内部数据字典信息。

（3）共享表空间文件

在InnoDB存储引擎中，默认表空间文件是ibdata1（主要存储的是共享表空间数据），初始化为10M，且可以扩展，如下图所示：

![635fc171a9624686908085bc15670d1c.png][]

实际上，InnoDB的表空间文件是可以修改的，使用以下语句就可以修改：

Innodb_data_file_path=ibdata1:370M;ibdata2:50M:autoextend

使用共享表空间存储方式时，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所以其大小限制不再是文件大小的限制，而是其自身的限制。

从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大限制为64TB，也就是说，Innodb的单表限制基本上也在64TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。

而在使用单独表空间存储方式时，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表限制，又变成文件系统的大小限制了。

### 数据库表空间文件的实操分析 ###

了解了这些基础知识之后，下面我们对数据库表空间文件做相关的解析， 主要是针对独占独占表空间文件（ibd）

![fc2f93e36bd44f28baff54068a8f96ad.png][]

因为主键索引B+树的根页，在整个表空间文件中的第3个页开始，所以可以算出它在文件中的偏移量：

16384*3=49152（16384为页大小）。

另外根据《InnoDB存储引擎》中描述在根页的64偏移量位置前2个字节，保存了page level的值，

因此我们想要的page level的值在整个文件中的偏移量为：16384\*3+64=49152+64=49216，前2个字节中。

接下来我们用hexdump工具，查看表空间文件指定偏移量上的数据：

![5e9b5c6bf6304c059a2c9c02a3603fb2.png][]

**linetem表的page level为2，B+树高度为page level+1=3；**

**region表的page level为0，B+树高度为page level+1=1；**

**customer表的page level为2，B+树高度为page level+1=3；**

总结，通过分析可以看到，实验环境的三个表：

*  lineitem表的数据行数为600多万，B+树高度为3，
 *  customer表数据行数只有15万，B+树高度也为3。

可以看出尽管数据量差异较大，这两个表树的高度都是3，换句话说这两个表通过索引查询效率并没有太大差异，因为都只需要做3次IO。

所以在InnoDB中B+树高度一般为1-3层，它就能满足千万级的数据存储。

在查找数据时一次页的查找代表一次IO，所以通过主键索引查询通常只需要1-3次IO操作即可查找到数据。

#### 执行一次sql的聚集索引/非聚集索引io次数 ####

前面分析了，假设主键ID为`bigint`类型，长度为`8字节`，

而指针大小在InnoDB源码中设置为`6字节`，这样一共`14字节`。

那么一个页中能存放多少这样的组合，就代表有多少指针，即 `16384 / 14 = 1170`。

那么可以算出一棵高度为2 的B+树，能存放 `1170 * 16 = 18720` 条这样的数据记录。

同理：

高度为3的B+树可以存放的行数 = `1170 * 1170 * 16 = 21902400`

所以，千万级的数据存储只需要约3层B+树，所以说，根据主键id索引查询约3次IO便可以找到目标结果。

**注意：查询数据时，每加载一页（page）代表一次IO，**

**当然 B+树的根节点是常驻内存的，这里少了一次IO。**

但是，我们为例便于分析，在分析的时候，暂时不管吧，先看一般情况。

**对于一些复杂的查询，可能需要走二级索引，那么通过二级索引查找记录最多需要花费多少次IO呢？**

![9afd03e48c1e4b9493a074affd07c793.png][]

首先，从二级索引B+树中，根据`name` 找到对应的主键id

![cd2d8cb2f62849819cc3002847f75cd5.png][]

然后，再根据主键id 从 聚簇索引查找到对应的记录。

如上图所示，二级索引有3层，聚簇索引有3层，那么最多花费的IO次数是：3+3 = 6 （这里，忽略根节点常驻内存这件事）

聚簇索引默认是主键，如果表中没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。

如果连这样的索引没有，InnoDB 会隐式定义一个主键来作为聚簇索引。

> 这也是为什么InnoDB表必须有主键，并且推荐使用整型的自增主键！！！  
> InnoDB使用的是聚簇索引，将主键组织到一棵B+树中，而行数据就储存在叶子节点上

为啥磁盘IO的性能低？ 不多说啦，具体请参考 尼恩的《葵花宝典：Java 高性能超底层原理》 视频和讲义

### 为啥inno DB单表记录推荐2kw ###

通过上面的分析可以看出， 如果是 走 非聚集索引查询， 需要6次IO，

走 聚焦索引查询，需要3次磁盘IO

当然，以上分析流程，忽略了一些性能的优化措施，比如 B+树根节点 常驻内存，还有可能命中 查询缓存等等。

所以，innodb 单表推荐2kw 记录，超过了这个值可能会导致B+树层级更高，影响查询性能。

当然，凡事看场景，上面只是一般的分析。

索引结构不会影响单表最大行数，2kw也只是推荐值，最终的单表记录数最大值，受到硬件条件，和各种优化措施的影响。

### 后记：超乎圆满的答案 ###

只要按照上面的 流程去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分

面试官一定是 心满意足， 五体投地。

### 参考文献 ###

https://blog.csdn.net/weixin\_36586564/article/details/104000328/

https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/8315844.html

https://www.cnblogs.com/fangdadada/p/13055589.html

https://www.jianshu.com/p/cf5d381ef637

https://www.modb.pro/db/139052

《MYSQL内核：INNODB存储引擎 卷1》

https://blog.csdn.net/LJFPHP/article/details/97133701

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[Java]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/124790425
[Link 1]: https://gitee.com/crazymaker/SimpleCrayIM/blob/master/%E7%96%AF%E7%8B%82%E5%88%9B%E5%AE%A2%E5%9C%88%E6%80%BB%E7%9B%AE%E5%BD%95.md
[695fa7aee6814f64ab414007521a5699.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/27/7f2f3af3100a44a986139d62486b909d.png
[1fc49f8377ce44fbb21d51b8de9f4e62.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/27/11abfdb93ac144b28c433cd41db6a595.png
[34c10162dfd348fea040c480d142ecca.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/27/af6639fa23014fac88c41e812acd889d.png
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[fc2f93e36bd44f28baff54068a8f96ad.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/27/b3fff9e8c65f4069bff52ea4aa6a1246.png
[5e9b5c6bf6304c059a2c9c02a3603fb2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/27/da8a86247f4c469094e57378c7f1a9b3.png
[9afd03e48c1e4b9493a074affd07c793.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/27/f40cc58314e54f96aec1623afe97a48e.png
[cd2d8cb2f62849819cc3002847f75cd5.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/27/107e387d136b416c894396751523edae.png
[CPU_900]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128805374
[Link 2]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128848309
[21WQps_DAU]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128725701
[10W_]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128533821
[2_ 100_ _ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128697096
[Nginx_ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128684641
[K8S_ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128671196
[Link 3]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128708648
[Docker_ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128670335
[Springcloud gateway _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/125057567
[Flux_Mono_Reactor]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/124120506
[sentinel]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/125059491
[Nacos]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/125057545
[TCP_]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/114527369
[Sharding-JDBC]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/123420859
[clickhouse _ _ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/126992542
[nacos]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/120702536
[Disruptor _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128264803
[_ Striped-RingBuffer]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128264508
[SpringBoot_SLF4j_Log4j_Logback_Netty]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/125135726
[Link 4]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128265067
[_ _ _ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/125017316
[Link 5]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/109459593
[Caffeine _10W_]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/128123114
[Caffeine]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/113751575
[Java Agent _ ByteBuddy]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/126579528
[Docker]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/120747767
[Redis_ - _ -]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/116425814
[Zookeeper _ - _ -]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/85956246
[Zookeeper Curator _ - 10]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/85922561
[Netty _ _ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/83957259
[Netty 100]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/83758107
[Springcloud _ _]: https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/102557988