2000万的行数在2023年仍然是 MySQL 表的有效软限制吗？

谣言

互联网上有传言说我们应该避免在单个 MySQL 表中有超过 2000 万行。否则，表的性能会下降，当它超过软限制时，你会发现 SQL 查询比平时慢得多。这些判断是在多年前使用HDD硬盘存储时做出的。我想知道在2023年对于基于SSD的MySQL数据库来说，这是否仍然成立，如果成立，原因是什么？

环境

· 数据库
MySQL 版本：8.0.25
实例类型：AWS db.r5.large (2vCPUs, 16GiB RAM)
EBS 存储类型：通用 SSD (gp2)
· 测试客户端
Linux 内核版本：6.1
实例类型：AWS t2.micro (1 vCPU，1GiB 内存）

实验设计

创建具有相同模式但大小不同的表。我创建了9个表，分别包含10万、20万、50万、100万、200万、500万、1000万、2000万、3000万、5000万和6000万行。

1.创建几个具有相同模式的表：

CREATE TABLE row_test(
	`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
	`person_id` int NOT NULL,
	`person_name` VARCHAR(200),
	`insert_time` int,
	`update_time` int,
    PRIMARY KEY (`id`),
    KEY `query_by_update_time` (`update_time`),
    KEY `query_by_insert_time` (`insert_time`)
);

2. 插入不同行的表格。我使用测试客户端和复制来创建这些表。脚本可以在这里找到。

# test client
INSERT INTO {table} (person_id, person_name, insert_time, update_time) VALUES ({person_id}, {person_name}, {insert_time}, {update_time})

# copy
create table  like  
insert into  (`person_id`, `person_name`, `insert_time`, `update_time`)
select `person_id`, `person_name`, `insert_time`, `update_time` from
person_id、person_name、insert_time 和 update_time 的值是随机的。
3.使用测试客户端执行以下sql查询来测试性能。脚本可以在这里找到。
select count(*) from 
                             -- full table scan
select count(*) from  where id = 12345            -- query by primary key
select count(*) from  where insert_time = 12345   -- query by index
select * from  where insert_time = 12345          -- query by index, but cause 2-times index tree lookup
4.查看innodb缓冲池状态
SHOW ENGINE INNODB STATUS
SHOW STATUS LIKE 'innodb_buffer_pool_page%'
5.每次在表上测试完一定要重启数据库！刷新 innodb 缓冲池以避免读取旧缓存并得到错误结果！
结果
查询 1：select count(*) from 
这种查询会造成全表扫描，这是MySQL不擅长的。
No-cache round：（第一轮）当缓冲池中没有缓存数据时，第一次执行查询。
 Cache round：（Other round）当缓冲池中已经有数据缓存时执行查询，通常在第一次执行之后。
几个观察：
1.第一次执行的查询运行时间比后面的要长
原因是MySQL使用了innodb_buffer_pool来缓存数据页。在第一次执行之前，缓冲池是空的，它必须进行大量的磁盘 I/O 才能从 .idb 文件加载表。但第一次执行后，数据存储在缓冲池中，后续执行可以通过内存计算得到结果，避免磁盘I/O，速度更快。该过程称为MySQL 缓冲池预热。
2.select count(*) from 
将尝试将整个表加载到缓冲池
我比较了实验前后的 innodb_buffer_pool 统计数据。运行查询后，如果缓冲池足够大，缓冲池使用变化等于表大小。否则只有部分表会缓存在缓冲池中。原因是查询select count(*) from table会做全表扫描，一行一行地统计行数。如果没有缓存，这需要将完整表加载到内存中。为什么？因为 Innodb 支持事务，它不能保证事务在不同时间看到同一张表。全表扫描是获得准确行数的唯一安全方法。
3.如果缓冲池不能容纳全表，查询延迟会爆发
我注意到 innodb_buffer_pool 大小会对查询性能产生很大影响，因此我尝试在不同的配置下运行查询。当使用 11G 的缓冲池时，查询延迟的突增发生在表大小达到 50M 时。然后将缓冲池大小减小为 7G，查询延迟的突增发生在表大小为 30M 时。最后将缓冲池大小减小到 3G，查询运行时间的突增发生在表大小为 20M 时。很明显，如果表中的数据无法被缓存到缓冲池中，执行select count(*) from 
就需要进行昂贵的磁盘 I/O 操作来加载数据，从而导致查询运行时间的突增。
4. 在不缓存的情况下，查询运行时间与表大小呈线性关系，与缓冲池大小无关。
无缓存循环运行时间由磁盘 I/O 决定，与缓冲池大小无关。select count(*)使用相同 IOPS 的存储磁盘预热缓冲池没有区别。
5. 如果表无法完全缓存在缓冲池中，那么无缓存轮和有缓存轮之间的查询运行时间差是恒定的。
同时注意到，尽管如果表无法完全缓存在缓冲池中会导致查询运行时间的突增，但运行时间是可预测的。无缓存轮运行时间和有缓存轮运行时间之间的差值是恒定的，无论表的大小如何。原因是表的部分数据被缓存在缓冲池中，这个差值表示了从缓冲池而不是磁盘进行查询所节省的时间。
查询 2、3：select count(*) from 
 where  = 12345
此查询使用索引。由于不是范围查询，只需要在B+树的路径中从上到下查找页面，并将这些页面缓存到innodb缓冲池中即可。
我创建的表的 B+ 树的深度都是 3，导致 3-4 次 I/O 来预热缓冲区，平均耗时 4-6ms。之后，如果我再次运行相同的查询，它会直接从内存中查找结果，即 0.5ms，等于网络 RTT。如果缓存页面长时间未命中并从缓冲池中逐出，则必须再次从磁盘加载该页面，这最多需要 4 次磁盘 I/O。
查询 4：select * from 
 where  = 12345
此查询导致 2 次索引查找。由于select *需要查询获取不包含在索引中的person_name, person_id，因此在查询执行期间数据库引擎必须查找 2 个 B+ 树。它首先查找insert_timeB+ 树以获取目标行的主键，然后查找主键 B+ 树以获取该行的完整数据，如下图所示：
这就是我们在生产中应该避免的原因select *。并且在实验中，数据证实此查询加载的页面块比查询 2 或 3 多 2 倍，最多为 8。平均查询运行时间为 6-10 毫秒，也是查询 2 或 3 的 1.5 到 2 倍。
谣言是怎么来的
首先我们需要知道innodb索引页的物理结构。默认页面大小为 16k，由页眉、系统记录、用户记录、页面导向器和尾部组成。将只剩下 15-14k 来存储免费数据。
假设您使用 INT 作为主键（4 字节），每行 1KB 的有效负载。每个叶页可以存储 15 行，它将是 4+8=12 字节，使其成为指向该页的指针。因此，每个非叶页最多可以容纳 15k / 12 字节 = 1280 个指针。如果你有一个 4 层的 B+ 树，它最多可以容纳 1280*1280*15 = 24.6M 行数据。
回到 HDD 占据市场主导地位且 SSD 对于数据库而言过于昂贵的时代，4 次随机 I/O 可能是我们可以容忍的最坏情况，而使用 2 次索引树查找的查询甚至会使情况变得更糟。当时的工程师想要控制索引树的深度，不希望它们长得太深。现在SSD越来越流行，随机I/O比以前便宜了，我们可以回顾一下10年前的规则。
顺便说一句，5层B+树可以容纳1280*1280*1280*15 = 31.4B行数据，超过了INT所能容纳的最大数量。对每行大小的不同假设将导致不同的软限制，小于或大于 20M。例如，在我的实验中，每行大约 816 字节（我使用utf8mb4字符集，所以每个字符占用 4 个字节），4 层 B+ 树可以容纳的软限制是 29.5M。
结论

 
Innodb_buffer_pool 大小/表大小决定是否会出现性能下降。
 
 
一个更有意义的指标来判断是否需要拆分MySQL表是查询运行时间与缓冲池命中率的比值。如果查询总是命中缓冲池，就不会有性能问题。2000万行只是基于经验的一个值。
 
 
除了拆表，增加InnoDB缓冲池大小或数据库内存也是一个选择。
 
 
在生产环境中，如果可能的话，尽量避免使用select *，因为在最坏的情况下会导致索引树的两次查找。
 
 
（个人观点）考虑到SSD现在的普及，2000万行并不是MySQL表的一个非常有效的软限制。
 
来源：Yisheng's blog​
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Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:

移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础

/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di

读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str

利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现：
在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作：
cd D: 回车
cd workspace/prpal

[原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
    
                  JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
    &nb

SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。
菜单：
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle

Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连

DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q

Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server
安装结果：
Installed:
    mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb

如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤：
        1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr

Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
 
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)

Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。
 
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。
&nbs

Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
  1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。
    环境变量设置如下：
 
（1）执行vim /etc/profile
（2）在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho

StatusBar 字体白色
pangyulei
status

[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method

如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料：
Thread Dump and Concurrency Locks
 
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B

位运算简介及实用技巧（一）：基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
   去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r

jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。
 
jsearch的索引文件结构定义如下：
    1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少







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