一直有傳 言 說，MySQL 表的數(shù)據(jù)只要超過 20 00 萬行，其性能就會下降。而本文作者用實驗分析證明：至少在 2023 年 ，這已不再是 MySQL 表的有效軟限制。

原文 鏈接：https://yishenggong.com/2023/05/22/is-20m-of-rows-still-a-valid-soft-limit-of-mysql-table-in-2023/

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作 者 | Yisheng Gong 譯者 | 彎月 責(zé)編 | 鄭麗媛 出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

傳言

互聯(lián)網(wǎng)上有一則傳言說，我們應(yīng)該避免單個 MySQL 表中的數(shù)據(jù)超過 2000 萬行，否則表的性能就會下降——當(dāng)數(shù)據(jù)量超過這個軟限制時，你就會發(fā)現(xiàn) SQL 的查詢速度會比平時慢很多。 這 是 多年前 針 對 H DD 做出的 判斷 。 我 想知道，時至 2 023 年， SSD 上的 MySQL 是 否 仍然 有 此 限制 。 如果 真 的有，那么原因是什么呢？

環(huán)境

數(shù)據(jù)庫

? MySQL 版本: 8.0.25

? 實例類型：AWS db.r5.large（2vCPUs, 16GiB RAM）

? EBS 存儲類型：General Purpose SSD（gp2）

測試客戶端

? Linux 內(nèi)核版本：6.1

? 實例類型：AWS t2.micro（1 vCPU, 1GiB RAM）

實驗設(shè)計

創(chuàng)建具有相同結(jié)構(gòu)、但大小不同的表。我一共創(chuàng)建了 9 個表，數(shù)據(jù)行數(shù)分別為：10 萬、20 萬、50 萬、100 萬、200 萬、500 萬、1000 萬、2000 萬、3000 萬、5000 萬和 6000 萬。

1. 創(chuàng)建幾個具有相同結(jié)構(gòu)的表： 

CREATE TABLE row_test(`id` int NOT  AUTO_INCREMENT,`person_id` int NOT ,`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. 插入不同的數(shù)據(jù)。我使用了測試客戶端和表復(fù)制的方式創(chuàng)建了這些表。腳本可參考：https://github.com/gongyisheng/playground/blob/main/mysql/row_test/insert_data.py。 

# test clientINSERT INTO {table} (person_id, person_name, insert_time, update_time) VALUES ({person_id}, {person_name}, {insert_time}, {update_time})# copycreate 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 的值是隨機的。         
3. 使用測試客戶端執(zhí)行以下 sql 查詢來測試性能。腳本可參考：https://github.com/gongyisheng/playground/blob/main/mysql/row_test/select_test.py。                   
select count(*) from 
-- full table scanselect count(*) from 
where id = 12345 -- query by primary keyselect count(*) from 
where insert_time = 12345 -- query by indexselect * from 
where insert_time = 12345 -- query by index, but cause 2-times index tree lookup
4. 查看 innodb 緩沖池狀態(tài)。                   
SHOW ENGINE INNODB STATUSSHOW STATUS LIKE "innodb_buffer_pool_page%
5. 每次完成表的測試，請務(wù)必重新啟動數(shù)據(jù)庫！刷新 innodb 緩沖池，避免讀取舊緩存，得到錯誤的結(jié)果！         
結(jié)果             
查詢1：select count(*) from                   
這種查詢會執(zhí)行全表掃描，MySQL 并                不擅長這種工作。         
? 第一輪：沒有緩存。第一次執(zhí)行查                詢時，緩沖池中沒有緩存數(shù)據(jù)。         
?            第二輪：有緩存。當(dāng)緩沖池中已經(jīng)有數(shù)據(jù)緩存時執(zhí)行查詢，通常在第一次查詢執(zhí)行完之后。         
觀察結(jié)果：         
1. 第一輪查詢的執(zhí)行時                間超出了后面幾次。         
原因是 MySQL 使用了 innodb_buffer_pool 來緩存數(shù)據(jù)頁。在第一次執(zhí)行查詢之前，緩沖池是空的，所以 MySQL 必                須進行大量的磁盤 I/O 才能從 .idb 文件加載表。但在第一次執(zhí)行結(jié)束后，緩沖池中存儲了數(shù)據(jù)，后續(xù)查詢可以直接讀取內(nèi)存，避免磁盤 I/O，因此速度更快。該過程稱為 MySQL 緩沖池預(yù)熱。         
2. select count(*) from 
會設(shè)法將整個表加載到緩沖池。         
我比較了實驗前后 innodb_buffer_po                ol 的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。運行查詢后，如果緩沖池足夠大，則其使用量變化等于表的大小。否則，只有部分表會緩存在緩沖池中。原因是查詢 select count(*) from table 會做全表掃描，并做逐行統(tǒng)計。如果沒有緩存，就需要將完整的表加載到內(nèi)存中。為什么？因為 Innodb 支持事務(wù)，它不能保證事務(wù)在不同時間看到同一張表。全表掃描是獲得準(zhǔn)確行數(shù)的唯一安全方法。         
3. 如果緩沖池不能容納全表，則                會爆發(fā)查詢延遲。         
我注意到 innodb_buffer_pool 的大小                會極大地影響查詢性能，因此我嘗試在不同的配置下運行查詢。當(dāng)使用 11G 緩沖區(qū)，而表的大小達到 5000 萬行時，就會爆發(fā)查詢延遲。接著，我將緩沖區(qū)縮減到 7G，當(dāng)表的大小達到 3000 萬行時，爆發(fā)了查詢延遲。最后，我將緩沖區(qū)縮減到 3G，當(dāng)表的大小僅為 2000 萬行時，就爆發(fā)了查詢延遲。很明顯，如果表中的數(shù)據(jù)無法緩存在緩沖池中，則 select count(*) from 
必須執(zhí)行昂貴的磁盤 I/O，這會導(dǎo)致查詢運行時間直線上升。         
4. 對于沒有緩存的查詢，查詢花                費的時間與表的大小呈線性關(guān)系，與緩沖池大小無關(guān)。         
當(dāng)沒有緩存時，查詢花費的時間                由磁盤 I/O 決定，與緩沖池大小無關(guān)。在 IOPS 相同的情況下，是否使用 select count(*) 預(yù)熱緩沖池并沒有區(qū)別。         
5. 如果無法完整地緩存整個表，則有無緩存的查詢運行時間差異是恒定的。         
另請注意，如果無法完整地緩存整個表，雖然查詢運行時會突然上升，但運行時是可預(yù)測的。無論表的大小如何，有無緩存的時間差異是恒定的。原因是表的部分?jǐn)?shù)據(jù)緩存在緩沖區(qū)中，這里的時間差異來自從緩沖區(qū)讀取數(shù)據(jù)節(jié)省的時間。         
查詢2，3：select count(*) from 
where = 12345           
這個查詢使用了索引。由于不是范圍查詢，MySQL 只需要利用 B+ 樹的路徑從上到下查找頁面，并將這些頁面緩存                到 innodb 緩沖池中即可。         
我創(chuàng)建的表的 B+ 樹的深度都是 3，因此前面的 3~4 次 I/O 都被拿來預(yù)熱緩沖區(qū)，平均耗時 4~6 毫秒。之后，再次運行相同的查詢，MySQL 就會直接從內(nèi)存中查找結(jié)果，耗時為 0.5 毫秒，約等于網(wǎng)絡(luò) RTT。如果緩存頁面長時間未命中，并從緩沖池中逐出，則必須再次從磁盤加載該頁面，這樣就需要磁盤 I/O（最多 4 次）。         
查詢4：select * from 
where = 12345           
這個查詢涉及兩次索引查找。由于 select * 需要查詢獲取的 person_name、person_id 字段并不在索引中，                因此在查                詢執(zhí)行期間，數(shù)據(jù)庫引擎必須查找 2 個 B+ 樹。它首先查找 insert_time B+ 樹，獲取目標(biāo)行的主鍵，然后查找主鍵 B+ 樹，獲取該行的完整數(shù)據(jù)，如下圖所示：         
這就是我們應(yīng)該在生產(chǎn)中避免 select * 的                原因。                此次實驗證實，此查詢加載的頁面塊比查詢 2 或 3 多出了 2 倍，                且最高可達 8 倍。查詢的平均運行時間為 6~10 毫秒，也是查詢 2 或 3 的 1.5~2 倍。         
傳言是怎么來的      
首先，我們需要知道 innodb 索引頁的物理結(jié)                構(gòu)。默認(rèn)頁面大小為 16k，由頁眉、系統(tǒng)記錄、用戶記錄、頁面導(dǎo)向器和尾部組成。只有剩下的 14~15k 用來存儲數(shù)據(jù)。                   
假設(shè)你使用 INT 作為主鍵（4 字節(jié)），每行 1KB 的有效負(fù)載。每個葉頁可以存儲 15 行，一個指向該頁的指針需要 4+8=12 字節(jié)。因此，每個非葉頁最多可以容納 15k / 12 字節(jié) = 1280 個指針。如果你有一個 4 層的 B+ 樹，它最多可以容納 1280*1280*15 = 24.6M 行數(shù)據(jù)。         
回到 HDD 占據(jù)市場主導(dǎo)地位，且 SSD 對于數(shù)據(jù)庫而言過于昂貴的時代，4 次隨機 I/O 可能是我們可以容忍的最壞情況，而使用 2 次索引樹查找的查詢甚至?xí)骨闆r變得更糟。當(dāng)時的工程師想要控制索引樹的深度，不希望它們太深。而如今 SSD 越來越流行，隨機 I/O 比以前便宜了，因此我們應(yīng)該反思一下 10 年前的規(guī)則。         
順便說一句，5 層 B+ 樹可以容納 1280*1280*1280*15 = 31.4B 行數(shù)據(jù)，超過了 INT 所能容納的最大數(shù)據(jù)量。對每行大小的不同假設(shè)將導(dǎo)致不同的軟限制，或小于或大于 2000 萬行。例如，在我的實驗中，每一行大約是 816 字節(jié)（我使用 utf8mb4 字符集，所以每個字符占用 4 個字節(jié)），4 層 B+ 樹可以容納的軟限制是 29.5M。         
結(jié)論             
? Innodb 緩存池的大小、表的大小決定了是否會出現(xiàn)性能降級。         
?            判斷是否需要拆分 MySQL 表的一個更有意義的指標(biāo)是查詢運行時/緩沖池命中率。如果查詢總是命中緩沖區(qū)，則不會有任何性能問題。2000 萬行只是一個經(jīng)驗值。         
?            除了拆分 MySQL 表之外，增加 Innodb 緩存池的大小和數(shù)據(jù)庫的內(nèi)存也是一個選擇。         
?            如果可能，請避免在生產(chǎn)中使用 select *，這類語句在最壞的情況下會導(dǎo)致 2 次索引樹查找。         
?            （我個人的意見）考慮到 SSD 現(xiàn)在越來越流行，2000 萬行不再是 MySQL 表的有效軟限制。         
              				
標(biāo)簽：
				 
				

            
            

              
            

          
        
        
        

          

            
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