最近看到一篇《我说MySQL每张表最好不要超过2000万数据，面试官让我回去等通知》的文章，非常有趣。
文中提到，他朋友在面试的过程中说，自己的工作就是把用户操作信息存到MySQL里，因为数据量超大（5000万条左右），需要每天定时生成3张表，然后将数据取模分别存到这三张表里。
下面是两人的对话：
面试后续暂且不论，不过，互联网江湖上的确流传着一个说法：单表数据量超过500万行时就要进行分表分库，已经超过2000万行时MySQL的性能就会急剧下降。
那么，MySQL一张表最多能存多少数据？
今天我们就从技术层面剖析一下，MySQL单表数据不能过大的根本原因是什么？
猜想一：是索引深度吗？
很多人认为：数据量超过500万行或2000万行时，引起B+tree的高度增加，延长了索引的搜索路径，进而导致了性能下降。事实果真如此吗？
我们先理一下关系，MySQL采用了索引组织表的形式组织数据，叶子节点存储数据，非叶子节点存储主键与页面号的映射关系。若用户的主键长度是8字节时，MySQL中页面偏移占4个字节，在非叶子节点的时候实际上是8+4=12个字节，12个字节表示一个页面的映射关系。
MySQL默认是16K的页面，抛开它的配置header，大概就是15K，因此，非叶子节点的索引页面可放151024/12=1280条数据，按照每行1K计算，每个叶子节点可以存15条数据。同理，三层就是151280*1280=24576000条数据。只有数据量达到24576000条时，深度才会增加为4，所以，索引深度没有那么容易增加，详细数据可参考下表：
索引深度
最大数据量（行数）
搜索路径延长导致性能下降的说法，与当时的机械硬盘和内存条件不无关系。
之前机械硬盘的IOPS在100左右，而现在普遍使用的SSD的IOPS已经过万，之前的内存最大几十G，现在服务器内存最大可达到TB级。
因此，即使深度增加，以目前的硬件资源，IO也不会成为限制MySQL单表数据量的根本性因素。
那么，限制MySQL单表不能过大的根本性因素是什么？
猜想二：是SMO无法并发吗？
我们可以尝试从MySQL所采用的存储引擎InnoDB本身来探究一下。
大家知道InnoDB引擎使用的是索引组织表，它是通过索引来组织数据的，而它采用B+tree作为索引的数据结构。
B+Tree操作非原子，所以当一个线程做结构调整（SMO，Struction-Modification-Operation）时一般会涉及多个节点的改动。
SMO动作过程中，此时若有另一个线程进来可能会访问到错误的B+Tree结构，InnoDB为了解决这个问题采用了乐观锁和悲观锁的并发控制协议。
InnoDB对于叶子节点的修改操作如下：
方式一，先采用乐观锁的方式尝试进行修改
对根节点加S锁（shared lock，叫共享锁，也称读锁），依次对非叶子节点加S锁。
如果叶子节点的修改不会引起B+Tree结构变动，如分裂、合并等操作，那么只需要对叶子节点进行加X锁（exclusive lock，叫排他锁，也称为写锁）即可完成修改。如下图中所示 ：
方式二，采用悲观锁的方式
如果对叶子结点的修改会触发SMO，那么会采用悲观锁的方式。
采用悲观锁，需要重新遍历B+Tree，对根节点加全局SX锁（SX锁是行锁），然后从根节点到叶子节点可能修改的节点加X锁。
在整个SMO过程中，根节点始终持有SX锁（SX锁表示有意向修改这个保护的范围，SX锁与SX锁、X锁冲突，与S锁不冲突），此时其他的SMO则需要等待。
因此，InnoDB对于简单的主键查询比较快，因为数据都存储在叶子节点中，但对于数据量大且改操作比较多的TP型业务，并发会有很严重的瓶颈问题。
在对叶子节点的修改操作中，InnoDB可以实现较好的1与1、1与2的并发，但是无法解决2的并发。因为在方式2中，根节点始终持有SX锁，必须串行执行，等待上一个SMO操作完成。这样在具有大量的SMO操作时，InnoDB的B+Tree实现就会出现很严重的性能瓶颈。
解决方案
目前业界有一个更好的方案B-Link Tree，与B+Tree相比，B-Link Tree优化了B+Tree结构调整时的锁粒度，只需要逐层加锁，无需对root节点加全局锁。因此，可以做到在SMO过程中写操作的并发执行，保持高并发下性能的稳定。
B-Link Tree主要改进点有2个：
1.中间节点增加link指针，指向右兄弟节点；
2.每个节点内增加字段high key，存储该节点中最大的key值。
新增的link指针是为了解决SMO过程中并发写的问题，在SMO过程中，B-Link Tree对修改节点逐层加锁，修改完一层即可放锁，然后去加上一层节点的锁继续修改。这样在InnoDB引擎中被SMO阻塞的写操作可以有机会在SMO操作过程中并发进行。
如下图所示，在节点2分裂为节点2和4的过程中，只需要在最后一步将父节点1指向新节点4时，对父节点1加锁，其他操作均无需对父节点加锁，更无需对root节点加锁，因此，大大提升了SMO过程中写操作的并发度。
由此可见，与B+Tree全局加锁对比，B-Link Tree在高并发操作下的性能是显著优于B+Tree的。GaussDB当前采用的就是B-Link Tree索引数据结构。
InnoDB的索引组织表更容易触发SMO
索引组织表的叶子节点，存储主键以及应对行的数据，InnoDB默认页面为16K，若每行数据的大小为1000字节，每个叶子节点仅能存储16行数据。
在索引组织表中，当叶子节点的扇出值过低时，SMO的触发将更加频繁，进而放大了SMO无法并发写的缺陷。
目前业界有一个堆组织表的数据组织方案，也是华为云数据库GaussDB采用的方案。它的叶子节点存储索引键以及对应的行指针（所在的页面编号及页内偏移），堆组织表叶子节点可以存更多的数据，分析可得在同样的数据量与业务并发量下，堆组织表会比索引组织表发生SMO概率低许多。
性能对比
在8U32G的两台服务器分别搭建了MySQL（B+Tree和索引组织表）与GaussDB（B-Link Tree和堆组织表）的环境，进行了如下性能验证：
实验场景：在基础表的场景上，测试增量随机插入性能。
1.基础表总大小10G，包含主键随机分布的1000w行数据，每行数据1k；
2.插入主键随机分布的1000w行数据，每行数据大小1k，测试并发插入性能。
结论：随着并发数的上升，GaussDB能稳步提升系统的TPS，而MySQL并发数的提高并不能带来TPS的显著提升。
综上所述，MySQL无法支持大数据量下并发修改的根本原因，是由于其索引并发控制协议的缺陷造成的，而MySQL选择索引组织表，又放大了这一缺陷。所以，开源MySQL数据库更适用于主键查询为主的简单业务场景，如互联网类应用，对于复杂的商业场景限制比较明显。
相比之下 ，采用B-Link Tree和堆组织表的GaussDB数据库在性能和场景应用方面更胜一筹。
https://support.huaweicloud.com/intl/zh-cn/gaussdb/index.html
