关于单表能存多少数据，阿里 JAVA 开发手册提出，建议最大 2000 万。

然后也看过一篇文章，可以往单表塞 1 亿。

当然，以上其实都有一些理论支撑，但是都不全面，也没有结合具体实际的场景。

这篇文章，结合之前学习的知识，进行一个整体汇总，并贴合实际场景展开。

不 BB，上文章目录。

01 理论知识

B+ 树

MySQL 的底层结构用 B+ 树存储，这个估计地球人都知道。

为了便于后续讲解，先普及几个概念：

• 对于非聚集索引，B+ 树的叶子节点和非叶子节点存储的都是索引指针；
• 对于聚集索引，B+ 树的非叶子节点存储的是索引指针，叶子节点存储的是数据，顺序排列；
• InnoDB 中的 B+ 树的高度一般会保持在 3 层以内，我们就以 3 层来定。

下图是聚集索引，3 层 B+ 树的结构：

虚线部分，可以找到对应页码的数据，这里很基础，不去过多解读。

页存储

B+ 树节点的存储结构是 “页”，一页的大小 16 KB。

下面是页结构示意图：

再看看对页结构的解读：

那一页能留多少存储空间呢？

除了 User Records 和 Free Space 以外所占用的存储是 38 + 56 + 26 + 8 = 128。

当新记录插入到 InnoDB 聚集索引中时，InnoDB 会尝试留出 1/16 的页面空闲以供将来插入和更新索引记录，所以就只剩下 15/16。

可存储空间 = 15/16 * 1024 – 128 = 15232 字节。

行存储

MySQL 的数据是行存储，MySQL 5.6 默认行格式为 COMPACT(紧凑)，5.7 及以后的默认行为 DYNAMIC(动态)。

下面是行结构示意图：

再看看对行结构的解读：

02 叶子节点计算

3 层 B+ 树最大数据量

前面说了，我们的 B+ 树是 3 层，第一层就一个根节点，能存放 X 个指针。

第二层的每个节点，也能存放 X 个指针，指向第三层 X 个节点。

第三层的每个节点，存放 Y 个数据。

3 层 B+ 树最大数据量 = x ^ 2 * y。

叶子节点总数 x ^ 2 计算

我们先看一页能存储多少个指针索引。

每一条索引记录当中都包含了当前索引的值 、一个 6 字节的指针信息 、一个 5 字节的行标头，用来指向下一层数据页的指针。

索引记录当中的指针占用空间我没在官方文档里找到，这个 6 字节是我参考其他博文，他们说源码里写的是 6 字节。

假设我们的主键 id 为 bigint 型，也就是 8 字节。

索引指针大小：8 + 6 + 5 = 19 字节。

前面已经算出，每页可存储空间 15232 字节。

单页可存储索引指针：15232 / 19 ≈ 801 条。

那算上页目录的话，按每个槽平均 6 条数据计算的话，至少有 801 / 6 ≈ 134 个槽，需要占用 268 字节的空间。

把存数据的空间分一点给槽的话，我算出来大约可以存 787 条索引数据。

单页数据存储索引指针：

• 最终单页可存储 bigint 型索引指针：（15232 – 268）/ 19 ≈ 787 条；
• 最终单页可存储 int 型索引指针 993 条。

叶子节点总数：

• 主键为 bigint 的表可以存放 787 ^ 2 = 619369 个叶子节点；
• 主键为 int 的表可以存放 993 ^ 2 = 986049 个叶子节点。

说明：以上的数据计算，仅供参考，因为有的文章说，在主键为 bigint 的情况下，可存放 160 万叶子节点，整整多出 65 万。

03 总记录数计算

溢出页

前面提到过，MySQL 行存储格式包括 COMPACT 和 DYNAMIC，我们这里只看 DYNAMIC。

DYNAMIC 怎么理解？

在一行数据中，当某列太长时，叶子节点无需将该数据直接存储 ，而是存储指向该数据的指针，真实数据全部存储在溢出页。

使用 DYNAMIC 格式，较短的列会尽可能保留在 B+ 树节点中，从而最大限度地减少给定行所需的溢出页数。

那 COMPACT 呢？

COMPACT 行格式则是将前 768 个字节和 20 字节的指针存储在 B+ 树节点的记录中，其余部分存储在溢出页上。

这里我们只讨论 DYNAMIC 情况。

最少总记录数

前面我们提到，最大行长度略小于数据库页面的一半，之所以是略小于一半，是由于每个页面还留了点空间给页格式的其他内容，所以我们可以认为每个页面最少能放两条数据，每条数据略小于 8 KB。

如果某行的数据长度超过这个值，那 InnoDB 肯定会分一些数据到 溢出页当中去了，所以我们不考虑。

那每条数据 8  KB 的话，每个叶子节点就只能存放 2 条数据。

在主键为 int 的情况下，最少总记录数：2 × 986049 ≈ 124 万。

最多总记录数

假设我们的表是这样的：

CREATE TABLE `course_schedule` (
  `id` int NOT NULL,
  `teacher_id` int NOT NULL,
  `course_id` int NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

先来分析一下这张表的行数据：无 null 值列表，无可变长字段列表，需要算上事务 ID 和指针字段，需要算上行记录头。

每行数据占用空间：4 + 4 + 4 + 6 + 7 + 5 = 30。

每个叶子节点存放：15232 ÷  30 ≈ 507。

算上页目录槽位所占空间，每个叶子节点可存放 502 条。

在主键为 int 的情况下，最多总记录数：502 × 986049 ≈ 5 亿。

04 实际场景

上面的场景是两个极端， 我们看一个具体的示例。

CREATE TABLE `blog` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '博客id',
  `author_id` bigint unsigned NOT NULL COMMENT '作者id',
  `title` varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL COMMENT '标题',
  `description` varchar(250) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL COMMENT '描述',
  `school_code` bigint unsigned DEFAULT NULL COMMENT '院校代码',
  `cover_image` char(32) DEFAULT NULL COMMENT '封面图',
  `create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  `release_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '首次发表时间',
  `modified_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间',
  `status` tinyint unsigned NOT NULL COMMENT '发表状态',
  `is_delete` tinyint unsigned NOT NULL DEFAULT 0,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `author_id` (`author_id`),
  KEY `school_code` (`school_code`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_general_mysql500_ci ROW_FORMAT=DYNAMIC;

分析一下这张表的行记录：

• 行记录头信息：肯定得有，占用 5 字节；
• 可变长度字段列表：表中 title 占用 1 字节，description 占用 2 字节，共 3 字节；
• null 值列表：表中仅 school_code、cover_image、release_time 3 个字段可为 null，故仅占用 1 字节；
• 事务 ID 和指针字段：两个都得有，占用 13 字节。

再看看字段内容信息：

• id、author_id、school_code 均为 bigint 型，各占用 8 字节，共 24 字节；
• create_time、release_time、modified_time 均为 datetime 类型，各占 8 字节，共 24 字节；
• status、is_delete 为 tinyint 类型，各占用 1 字节，共 2 字节；
• cover_image 为char(32)，字符编码为表默认值 utf8，占用 32 字节；
• title、description 分别为 varchar(50)、varchar(250)，这两个应该都不会产生溢出页（不太确定），字符编码均为 utf8mb4，实际生产中 70% 以上都是存的中文( 3 字节)，25% 为英文(1 字节)，还有 5% 为 4 字节的表情，则存满的情况下将占用 (50+250)×(0.7×3+0.25×1+0.05×4) = 765 字节。

统计上面的所有分析，共占用 869 字节，则每个叶子节点可以存放 15232 ÷ 869 ≈ 17 条，算上页目录，仍然能放 17 条。

主键为 bigint，最大总记录数：17× 619369=10,529,273 ≈ 1053 万。

05 后记

对于上述知识，其实主要是整理小白 Debug 和掘金阿杆的两篇博文。

文章的很多图片是选取「小白 Debug」的博文，数值计算和案例，是选取的「掘金阿杆」的博文。

重新整理后，整体可读性更强，数字依据更考究。

该文的理论知识，以及整体计算的逻辑和思想，是可以学习接借鉴的，但是对于里面很多数值的精确度，其实我是有些质疑的，比如主键为 int 的表可以 986049 个叶子节点，个人感觉还是少了。

无论如何，这两篇文章应该是我最近看到的，关于 Mysql 存放数据大小计算的最好的两篇，不建议照搬里面的数据，但本文的理论知识、计算思路是完全可以学习和借鉴的。

最后附上参考的两篇博文：

掘金阿杆：https://juejin.cn/post/7165689453124517896
小白 Debug：https://mp.weixin.qq.com/s/AOtXJNmt50KowkSDN-FlhA

admin普通

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