浅谈mysql一张表到底能存多少数据

程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底能存多少数据呢?计算根据是什么呢?接下来咱们逐一探讨

知识准备

数据页

在操作系统中,我们知道为了跟磁盘交互,内存也是分页的,一页大小4KB。同样的在MySQL中为了提高吞吐率,数据也是分页的,不过MySQL的数据页大小是16KB。(确切的说是InnoDB数据页大小16KB)。详细学习可以参考官网我们可以用如下命令查询到。

mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_page_size';
+------------------+-------+
| Variable_name  | Value |
+------------------+-------+
| Innodb_page_size | 16384 |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)

今天咱们数据页的具体结构指针等不深究,知道它默认是16kb就行了,也就是说一个节点的数据大小是16kb

索引结构(innodb)

mysql的索引结构咱们应该都知道,是如下的b+树结构

通常b+树非叶子节点不存储数据,只有叶子节点(最下面一层)才存储数据,那么咱们说回节点,一个节点指的是(对于上图而言)

每个红框选中的部分称为一个节点,而不是说某个元素。了解了节点的概念和每个节点的大小为16kb之后,咱们计算mysql能存储多少数据就容易很多了

具体计算方法

根节点计算

首先咱们只看根节点

比如我们设置的数据类型是bigint,大小为8b

在数据本身如今还有一小块空间,用来存储下一层索引数据页的地址,大小为6kb

所以我们是可以计算出来一个数据为(8b+6b=14b)的空间(以bigint为例)我们刚刚说到一个数据页的大小是16kb,也就是(161024)b,那么根节点是可以存储(161024/(8+6))个数据的,结果大概是1170个数据如果跟节点的计算方法计算出来了,那么接下来的就容易了。

其余层节点计算

第二层其实比较容易,因为每个节点数据结构和跟节点一样,而且在跟节点每个元素都会延伸出来一个节点,所以第二层的数据量是1170*1170=1368900,问题在于第三层,因为innodb的叶子节点,是直接包含整条mysql数据的,如果字段非常多的话数据所占空间是不小的,我们这里以1kb计算,所以在第三层,每个节点为16kb,那么每个节点是可以放16个数据的,所以最终mysql可以存储的总数据为

1170 * 1170 * 16 = 21902400 (千万级条)

其实计算结果与我们平时的工作经验也是相符的,一般mysql一张表的数据超过了千万也是得进行分表操作了。

总结

最后用一张图片总结一下今天讨论的内容,希望您能喜欢

到此这篇关于浅谈mysql一张表到底能存多少数据的文章就介绍到这了,更多相关mysql表存多少数据内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • MySQL修改数据表存储引擎的3种方法介绍

    MySQL作为最常用的数据库,经常遇到各种各样的问题.今天要说的就是表存储引擎的修改.有三种方式,列表如下. 1.真接修改.在数据多的时候比较慢,而且在修改时会影响读取性能.my_table是操作的表,innoDB是新的存储引擎. 复制代码 代码如下: ALTER TABLE my_table ENGINE=InnoDB 2.导出,导入.这个比较容易操作,直接把导出来的sql文件给改了,然后再导回去.用mysqldump ,枫哥常用的是navicate那样更容易上手.友情提醒风险较大. 3.创建

  • MySQL动态创建表,数据分表的存储过程

    复制代码 代码如下: BEGIN DECLARE `@i` int(11); DECLARE `@siteCount` int(11); DECLARE `@sqlstr` VARCHAR(2560); DECLARE `@sqlinsert` VARCHAR(2560); //以上声明变量 SELECT COUNT(0) into `@siteCount` FROM tbl_base_site; //计算表tbl_base_site的记录总条数 set `@i`=1; WHILE (`@i`-

  • Django使用Mysql数据库已经存在的数据表方法

    使用scrapy爬取了网上的一些数据,存储在了mysql数据库中,想使用Django将数据展示出来,在网上看到都是使用Django的models和makemigration,migrate命令来创建新表,并使用. 可是我的数据已经存在了已经创建好,并且已经存储有数据了,不能再重新创建新表了. 了解Django的表明和models名称的映射关系就可以让Django使用已经存在的表. 假如在Django存在models如下: from django.db import models # Create

  • mysql创建存储过程实现往数据表中新增字段的方法分析

    本文实例讲述了mysql创建存储过程实现往数据表中新增字段的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 需求: 往某数据库的某个表中新增一个字段(若该字段已存在,则不做操作:若该字段不存在,则新增) 百度了n久,没有符合要求的例子,只有参考加自己琢磨,最终终于给弄出来了,以下是几个版本的更迭 第一版: DELIMITER $$ CREATE PROCEDURE insert_column() BEGIN IF NOT EXISTS(SELECT 1 FROM information_schema.c

  • 使用pymysql查询数据库,把结果保存为列表并获取指定元素下标实例

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! from pymysql import * from qmp.config import * def main(): conn = connect(host=HOST, port=3306, database=DATABASE, user=USER, password=PASSWORD, charset='utf8') cs1 = conn.cursor() sql1 = 'SELECT deal_name from ods_project_crawle

  • 浅谈mysql一张表到底能存多少数据

    程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底能存多少数据呢?计算根据是什么呢?接下来咱们逐一探讨 知识准备 数据页 在操作系统中,我们知道为了跟磁盘交互,内存也是分页的,一页大小4KB.同样的在MySQL中为了提高吞吐率,数据也是分页的,不过MySQL的数据页大小是16KB.(确切的说是InnoDB数据页大小16KB).详细学习可以参考官网我们可以用如下命令查询到. mysql> SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'innodb_page_s

  • 面试提问mysql一张表到底能存多少数据

    目录 前言 1.知识准备 1.1.数据页 1.2.索引结构(innodb) 2.具体计算方法 2.1.根节点计算 2.2.其余层节点计算 3.总结 前言 程序员平时和mysql打交道一定不少,可以说每天都有接触到,但是mysql一张表到底能存多少数据呢?计算根据是什么呢?接下来咱们逐一探讨 1.知识准备 1.1.数据页 在操作系统中,我们知道为了跟磁盘交互,内存也是分页的,一页大小4KB.同样的在MySQL中为了提高吞吐率,数据也是分页的,不过MySQL的数据页大小是16KB.(确切的说是Inn

  • 浅谈mysql 树形结构表设计与优化

    前言 在诸多的管理类,办公类等系统中,树形结构展示随处可见,以"部门"或"机构"来说,接触过的同学应该都知道,最终展示到页面的效果就是层级结构的那种,下图随机列举了一个部门的树型结构展示图 设计考虑因素 1.表结构设计 稍稍有点开发和表结构设计经验的同学,设计出这样一张表,应该很容易,只需要在depart表中,添加一个pid/字段即可满足要求,参考下表: CREATE TABLE `depart` ( `depart_id` varchar(32) NOT NULL

  • 浅谈mysql 针对单张表的备份与还原

    A.MySQL 备份工具xtrabackup 的安装 1. percona 官方xtrabackup 的二进制版本:二进制版本解压就能用了. 2. 解压xtrabackup & 创建连接 tar -xzvf percona-xtrabackup-2.3.4-Linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local/ ln -s /usr/local/percona-xtrabackup-2.3.4 /usr/local/xtrabackup 3. 设置PATH环境变量 export P

  • 浅谈mysql中多表不关联查询的实现方法

    大家在使用MySQL查询时正常是直接一个表的查询,要不然也就是多表的关联查询,使用到了左联结(left join).右联结(right join).内联结(inner join).外联结(outer join).这种都是两个表之间有一定关联,也就是我们常常说的有一个外键对应关系,可以使用到 a.id = b.aId这种语句去写的关系了.这种是大家常常使用的,可是有时候我们会需要去同时查询两个或者是多个表的时候,这些表又是没有互相关联的,比如要查user表和user_history表中的某一些数据

  • 浅谈MySQL user权限表

    MySQL 在安装时会自动创建一个名为 mysql 的数据库,mysql 数据库中存储的都是用户权限表.用户登录以后,MySQL 会根据这些权限表的内容为每个用户赋予相应的权限. user 表是 MySQL 中最重要的一个权限表,用来记录允许连接到服务器的账号信息.需要注意的是,在 user 表里启用的所有权限都是全局级的,适用于所有数据库. user 表中的字段大致可以分为 4 类,分别是用户列.权限列.安全列和资源控制列,下面主要介绍这些字段的含义. 用户列 用户列存储了用户连接 MySQL

  • 浅谈MySQL如何优雅的做大表删除

    随着时间的推移或者业务量的增长,数据库空间使用率也不断的呈稳定上升状态,当数据库空间将要达到瓶颈的时候,可能我们才会发现数据库有那么一两张的超级大表!他们堆积了从业务开始到现在的全部数据,但是90%的数据都是没有业务价值的,这时候该如何处理这些大表? 既然是没有价值的数据,我们通常一般会选择直接删除或者归档后删除两种,对于数据删除的操作方式来说又可分为两大类: 通过truncate直接删除表中全部数据 通过delete删除表中满足条件记录 一.Truncate操作 从逻辑意义上来讲,trunca

  • 浅谈Mysql多表连接查询的执行细节

    先构建本篇博客的案列演示表: create table a(a1 int primary key, a2 int ,index(a2)); --双字段都有索引 create table c(c1 int primary key, c2 int ,index(c2), c3 int); --双字段都有索引 create table b(b1 int primary key, b2 int); --有主键索引 create table d(d1 int, d2 int); --没有索引 insert

  • 浅谈MYSQL中树形结构表3种设计优劣分析与分享

    目录 简介 问题 设计1:邻接表 表设计 SQL示例 设计2:路径枚举 表设计 SQL示例 设计3:闭包表 表设计 SQL示例 结合使用 表设计 总结 简介 在开发中经常遇到树形结构的场景,本文将以部门表为例对比几种设计的优缺点: 问题 需求背景:根据部门检索人员, 问题:选择一个顶级部门情况下,跨级展示当前部门以及子部门下的所有人员,表怎么设计更合理 ? 递归吗 ?递归可以解决,但是势必消耗性能 设计1:邻接表 注:(常见父Id设计) 表设计 CREATE TABLE `dept_info01

  • 浅谈MySQL表空间回收的正确姿势

    目录 前置说明 问题重现 删除数据原理 数据的复用 哪些操作会造成数据空洞 如何收缩表空间 小结 不知道大家有没有遇到这样的一种情况,线上业务在MySQL表上做增删改查操作,随着时间的推移,表里面的数据越来越多,表数据文件越来越大,数据库占用的空间自然也逐渐增长 为了缩小磁盘上表数据文件占用的空间,我们在最大的一张业务表中用delete命令删除了一半儿的旧数据,删除之后,磁盘上表数据文件并没有缩小,即使删除整张表的数据,文件依然没有变小,这是为什么呢? 本文将详细的分析上述问题,并给出正确回收表

随机推荐