MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。 一个简单的 test 通过循环给表中插入数据，记录插入条数，并输出到控制台。 ， 尽管还可以插入数据，但通过控制台台输出发现插入数据的速度相对来说慢了很多，隔2-3秒插入一条，这速度是不能忍受的。 事实上，MySql数据库一张表中能存储的最大数据量和实际记录的条数无关，而与 MySQL 的配置以及机器的硬件有关。因为，MySQL 为了提高性能，会将表的索引装载到内存中。 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。当然，这个还有具体的表结构的设计有关，最终导致的问题都是内存限制。
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 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。 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 ? 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 ? 完
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2020-12-29：mysql中，innodb表里，某一条数据删除了之后，这条数据会被真实的擦掉吗，还是删除了关系？ 福哥答案2020-12-29： 答案来自此链接，答案相当详细： 面试的时候受 《MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎 第2版.pdf》这本书的第188页的影响，回答错了。 删除一条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被删除。 但是数据没有被清空，在新一行数据大小小于这一行的时候，可能会占用这一行。 这样其实就是存储碎片，要想减少存储碎片，可以通过重建表来实现（例如对于高并发大数据量表，除了归档，还可以通过利用无锁算法Alter修改字段来重建表增加表性能）。 *** 评论
这里看下 MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。 一个简单的 test 通过循环给表中插入数据，记录插入条数，并输出到控制台。 ， 尽管还可以插入数据，但通过控制台台输出发现插入数据的速度相对来说慢了很多，隔2-3秒插入一条，这速度是不能忍受的。 事实上，MySql数据库一张表中能存储的最大数据量和实际记录的条数无关，而与 MySQL 的配置以及机器的硬件有关。因为，MySQL 为了提高性能，会将表的索引装载到内存中。 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。当然，这个还有具体的表结构的设计有关，最终导致的问题都是内存限制。
2020-01-20：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，要求是在这个大表里添加一列数据。数据库不能停，并且还有增删改操作。请问如何操作？ CSDN答案： 以前老版本 MySQL 添加一列的方式： ALTER TABLE 你的表 ADD COLUMN 新列 char(128); 会造成锁表，简易过程如下： 1.新建一个和 Table1 完全同构的 针对 MySQL 5.6（不包含）之前的版本，通过触发器将一个表的更新在另一个表上重复，并进行数据同步，当数据同步完成时，业务上修改表名为新表并发布。业务不会暂停。 可以看出，在开始阶段需要 metadata lock，metadata lock 是在 5.5 才引入到mysql，之前也有类似保护元数据的机制，只是没有明确提出 metadata lock 概念而已。 *** 每日一面 - MySQL 大表添加一列 评论
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？ 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。 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 [1612869840279 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，读者福利：整理了一份MySQL的实战学习笔记，分享给正在阅读的小伙伴们。
MySQL的使用用法如下所示： 格式：if(Condition,A,B) 意义：当Condition为true时，返回A；当Condition为false时，返回B。 作用：作为条件语句使用。 mysql的if用法解决同一张数据表里面两个字段是否相等统计数据量。 1、需求，主要是同一张数据表里面两个字段是否相等，判断这张表里面，实际数据和对账数据的值是否相等，可以判断合格率。
Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 答：尽可能使用散列表（hashes），散列表（是说散列表里面存储的数少）使用的内存非常小，所以你应该尽可能的将你的数据模型抽象到一个散列表里面。 比如你的web系统中有一个用户对象，不要为这个用户的名称，姓氏，邮箱，密码设置单独的key,而是应该把这个用户的所有信息存储到一张散列表里面. 31、Redis回收进程如何工作的？ 35、MySQL里有2000w数据，redis中只存20w的数据，如何保证redis中的数据都是热点数据？ 答：Redis内存数据集大小上升到一定大小的时候，就会施行数据淘汰策略。 紧接着你需要抓一抓自己得脑袋，故作思考片刻，好像接下来的结果是你主动思考出来的，然后回答：我记得set指令有非常复杂的参数，这个应该是可以同时把setnx和expire合成一条指令来用的！
以 Compact 行格式为例： 总结 删除一条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被删除。 可以找到如下的数据域（可能会有其中 mysql 生成的行数据不一样，但是我们创建的行数据内容应该是一样的，而且数据长度应该是一摸一样的，可以搜索其中的字符找到这些数据）： ? ，MySQL 就可以分清楚哪些数据属于这一列，那些不属于。 innoDB 页大小默认为 16KB，对于一些占用字节数非常多的字段，比方说某个字段长度大于了16KB，那么如果该记录在单个页面中无法存储时，InnoDB会把一部分数据存放到所谓的溢出页中，在变长字段长度列表处只存储留在本页面中的长度 Compact 行格式存储 - 数据列 char 存储 对于定长字段，不需要存长度信息直接存储数据即可，如果不足设定的长度则补充。对于char类型，补充 0x20， 对应的就是空格。
2021-01-19：mysql中，一张表里有3亿数据，未分表，其中一个字段是企业类型，企业类型是一般企业和个体户，个体户的数据量差不多占50%，根据条件把个体户的行都删掉。请问如何操作？ insert into sell_new select * from sell where itemid>500000 and itemid<=5500000; 新表中只保留有用的数据，硬盘空间得以释放 网上答案2： 假设表的引擎是 Innodb， MySQL 5.7+。 删除一条记录，首先锁住这条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。 网上答案3： 删除达标上的多行数据时，innodb会超出lock table size的限制，最小化的减少锁表的时间的方案是： 1选择不需要删除的数据，并把它们存在一张相同结构的空表里 。 *** mysql数据库上亿级大数据如何快速删除 每日一面 - mysql 大表批量删除大量数据 mysql删除超大数据 Mysql删除大量数据几种方案 MySQL删除大量数据几种方案（续） 评论
基础知识 一条数据存储的过程 存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来，我们才能进行有效的处理和分析。否则，只能是一团乱麻，无从下手。 如果坚持使用，请在SQL语句中使 用`（着重号）引起来 保持字段名和类型的一致性：在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性，假如数据 类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了 中，当一张数据表 没有与其他任何数据表形成关联关系 时，可以将当前数据表直接删除。 ，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出 现数字。 【参考】合适的字符存储长度，不但节约数据库表空间、节约索引存储，更重要的是提升检索速 度。 正例：无符号值可以避免误存负数，且扩大了表示范围。 拓展2：如何理解清空表、删除表等操作需谨慎？！
分库分区分表概念 分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的 。 分表 就是把一张数据量很大的表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。 下面来具体看看 分区 mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的，默认放在/mysql/data下面（可以通过my.cnf中的datadir来查看），一张表主要对应着三个文件，一个是frm存放表结构的 ，一个是myd存放表数据的， 一个是myi存表索引的。 如果一张表的数据量太大的话，那么myd,myi就会变的很大，查找数据就会变的很慢，这个时候我们可以利用mysql的分区功能， 在物理上将这一张表对应的三个文件，分割成许多个小块，这样呢，我们查找一条数据时 就是竖来分区了，举例来说明，在设计用户表的时候，开始的时候没有考虑好，而把个人的所有信息都放到了一张表里面去，这样这个表里面就会有比较大的字段，如个人简介，而这些简介呢，也许不会有好多人去看，所以等到有人要看的时候
上篇文章我们说了，表空间的区概念，我们都知道mysql的数据是存放在页里，一个页有16kb，而表空间能存放64TB的数据，为了提高查询效率，表空间里又吧页分为多个区，64个页也就是大概1M为一个区，而256 我们以前说的查询数据不都是直接查询b+树，b+树的节点就是数据页存放的数据，通过聚簇索引和二级索引查询。 是的，如果表里数据很少，可以直接这样查询，但如果表里数据越来越多呢？ 所以当表里存储的数据非常多的时候，并不是按照页为单位来分配数据的，而是按照区的单位来分配的，甚至当表里的数据非常多时，会吧数据分配在多个连续的区里，这样查询的时候会避免 随机I/O带来的性能损耗，虽然这样会浪费存储内存 问： 默认情况下，我们一个聚簇索引会生成段，一个叶子节点段，一个非叶子节点段而段是以区为单位进行存储的，一个区为1M，意味着存少量的数据会用2M内存吗？以后每次添加一条索引都要申请2M的内存？ 也就是在fragment中，不是所有的页都是为了存储同一个段的数据的，比如存了叶子节点段的数据，也可以存非叶子节点段的数据，不属于任何一个段，是只属于表空间结构管理的，他的策略是这样： 刚开始向表中插入数据
从读写一张user大表，变成读写 user_1 … userN 这样的N张小表。 分表 每一张小表里，只保存一部分数据，但具体保存多少，这个自己定，一般就订个500w~2kw。 那分表具体怎么做？ 这就需要考虑数据迁移的问题。很头秃。 为了避免后续扩展的问题，我见过一些业务一开始就将数据预估得很大，然后心一横，分成100张表，一张表如果存个2kw条，那也能存20亿数据了。 但很多情况下，我们的查询又不是只查主键，如果我的数据库表有一列name，并且加了个普通索引。 这样就从原来漫无目的的全表扩散查询，缩减为只查固定几个表了。 举个例子。比如我的表原本长下面这样，其中id列是主键，同时也是分片键，name列是非主键索引。为了简化，假设三条数据一张表。 此时分表里 id=1,4,6 的都有name="小白" 的数据。
使用Merge存储引擎实现MySQL分表，这种方法比较适合那些没有事先考虑分表，随着数据的增多，已经出现了数据查询慢的情况。 这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码。 所以使用Merge存储引擎实现MySQL分表可以避免改代码。 Merge引擎下每一张表只有一个MRG文件。MRG里面存放着分表的关系，以及插入数据的方式。 它就像是一个外壳，或者是连接池，数据存放在分表里面。 对于增删改查，直接操作总表即可。 先在user1表中增加一条数据，然后再在user2表中增加一条数据，查看 alluser中的数据。 我们解决方法是，重新建立一张表tb_ids(id int)，用来专门存一个id的，并插入一条初始数据，同时删除掉user1和user2中的数据。
2、水平分表水平分表是在同一个数据库内，把一张大数据量的表按一定规则，切分成多个结构完全相同表，而每个表只存原表的一部分数据。 要想进一步提升性能，就需要将拆分后的表分散到不同的数据库中，达到分布式的效果。图片数据存在哪个库的表分库分表以后会出现一个问题，一张表会出现在多个数据库里，到底该往哪个库的哪个表里存呢？ 上边我们多次提到过一定规则 ，其实这个规则它是一种路由算法，决定了一条数据具体应该存在哪个数据库的哪张表里。 i=0存第一个库，i=1存第二个库，i=2存第三个库，以此类推。图片同一笔订单数据会落在同一个库、表里，查询时用相同的规则，用t_order订单编号作为查询条件，就能快速的定位到数据。 3、范围 + 取模算法为了避免热点数据的问题，我们可以对上范围算法优化一下这次我们先通过范围算法定义每个库的用户表t_user只存1000w数据，第一个db_order_1库存放userId从1 ~ 1000w
使用Merge存储引擎实现MySQL分表，这种方法比较适合那些没有事先考虑分表，随着数据的增多，已经出现了数据查询慢的情况。 这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码。 所以使用Merge存储引擎实现MySQL分表可以避免改代码。 Merge引擎下每一张表只有一个MRG文件。MRG里面存放着分表的关系，以及插入数据的方式。 它就像是一个外壳，或者是连接池，数据存放在分表里面。 先在user1表中增加一条数据，然后再在user2表中增加一条数据，查看 alluser中的数据。 我们解决方法是，重新建立一张表tb_ids(id int)，用来专门存一个id的，并插入一条初始数据，同时删除掉user1和user2中的数据。
比如现在有2张表，一张新闻栏目表，一张新闻表，现在两张表需要进行关联，我想大多数人的做法肯定是在新闻表里建一个新闻栏目id，然后把新闻栏目表里的主键ID（自增）写到这个字段里，通过这样进行两表关联。 所以我建议两表之间关联不用主键，而是单独建一个编号的字段，我们这里可以用mysql的uuid()函数做为编号，相关文献可以参考《UUID做主键好还是不好》，只所以一张表要2个主键，一个物理主键（自增id 至于性能，我本地测了下基本上没差异，网上也有人做了10W条数据的测试——《实测MYSQL UUID性能》。 所以我建议，既然定义为varchar，就代表不会涉及到计算，何不干脆定义一个通用的长度，比如varchar(50)，如果真要限制长度，用程序去判断，不要让数据库来限制，不然用户输了一长串，结果mysql 就存了前几个字符，让人觉得这程序有问题。
一，什么是mysql分表，分区 什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法 什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上 ，也可以在不同的磁盘上，具体请参考mysql分区功能详细介绍，以及实例 二，mysql分表和分区有什么区别呢 1，实现方式上 a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表 他们二个都是独立的表，取数据的时候，我们可以通过总表来取。这里总表是没有.MYD,.MYI这二个 文件的，也就是说，总表他不是一张表，没有数据，数据都放在分表里面。 b），分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了。 2，数据处理上 a），分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。
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