估算单表数据量

至此，我们大概已经了解了表的数据是怎么个结构了，也大概知道查询数据是个怎么的过程了，这样我们也就能大概估算这样的结构能存放多少数据了。

从上面的图解我们知道 B+ 数的叶子节点才是存在数据的，而非叶子节点是用来存放索引数据的。

所以，同样一个 16K 的页，非叶子节点里的每条数据都指向新的页，而新的页有两种可能

• 如果是叶子节点，那么里面就是一行行的数据
• 如果是非叶子节点的话，那么就会继续指向新的页

假设

• 非叶子节点内指向其他页的数量为 x
• 叶子节点内能容纳的数据行数为 y
• B+ 数的层数为 z

如下图中所示
Total =x^(z-1) *y 也就是说总数会等于 x 的 z-1 次方 与 Y 的乘积。

X =？

页的结构中都会有 File Header (38 byte)、Page Header (56 Byte)、Infimum + Supermum（26 byte）、File Trailer（8byte）, 再加上页目录，大概 1k 左右。

那整个页的大小是 16K, 剩下 15k 用于存数据。在索引页中主要记录的是主键与页号，主键我们假设是 Bigint (8 byte), 而页号也是固定的（4Byte）, 那么索引页中的一条数据也就是 12byte; 所以x=15*1024/12≈1280 行。

Y=？

叶子节点和非叶子节点的结构是一样的，同理，能放数据的空间也是 15k；但是叶子节点中存放的是真正的行数据，这个影响的因素就会多很多，详见行格式-COMPACT详解。比如，字段的类型，字段的数量；每行数据占用空间越大，页中所放的行数量就会越少；这边我们暂时按一条行数据 1k 来算，那一页就能存下 15 条，Y≈15。

总数

根据上述的公式，Total =x^(z-1) y，已知 x=1280,y=15

假设 B+ 树是两层，那就是 Z =2， Total = （1280 ^1 ）*15 = 19200

假设 B+ 树是三层，那就是 Z =3， Total = （1280 ^2） *15 = 24576000 （约 2.45kw）

一般 B+ 数的层级最多也就是 3 层，你试想一下，如果是 4 层，除了查询的时候磁盘 IO 次数会增加，而且这个 Total 值会是多少，大概应该是 3 百多亿吧，也不太合理，所以，3 层应该是比较合理的一个值。

我们刚刚在说 Y 的值时候假设的是 1K ，那比如我实际当行的数据占用空间不是 1K , 而是 5K, 那么单个数据页最多只能放下 3 条数据。同样，还是按照 Z=3 的值来计算，那 Total = （1280 ^2） *3 = 4915200 （近 500w）

所以，在保持相同的层级（相似查询性能）的情况下，在行数据大小不同的情况下，其实这个最大建议值也是不同的，而且影响查询性能的还有很多其他因素，比如，数据库版本，服务器配置，sql 的编写等等，MySQL 为了提高性能，会将表的索引装载到内存中。在 InnoDB buffer size 足够的情况下，其能完成全加载进内存，查询不会有问题。但是，当单表数据库到达某个量级的上限时，导致内存无法存储其索引，使得之后的 SQL 查询会产生磁盘 IO，从而导致性能下降，所以增加硬件配置（比如把内存当磁盘使），可能会带来立竿见影的性能提升。