知其然而不知所以然，学习技术不能停留在表面，而是要进一步去深入挖掘其中的原理，这样才能不断进步和成长。回到这个问题：为什么单表数据量不能超过两千万，其中的依据是什么？

事情是这样的：

小王最近参加了腾讯的技术面试，面试官向他提了一个经典的面试问题：聊聊你日常项目里的分库分表实践？

于是小王以过往项目里的某个 case 为例做了回答：

面试官又问：这里为什么要做一个分库分表的操作呢？如果放在同一张表里面，为什么会导致查询性能降低？

小王内心 OS：为什么1+1=2？但他还是语气平常地回答说：

面试官点了点头表示认可，却也没有在这个问题上继续深究，继而问起了别的问题，不久后就结束了面试。小王回过神来以后复盘这次面试过程，觉得自己在 MySQL 分库分表问题上没有回答得特别到位，于是他开始进一步地深究起来这个“1+1=2”的问题。

我们先来看看单表数据量理论上最大值是多少？

假设我们建表，ID 是自增主键，也就是说主键的大小可以限制表的上限。如果主键声明为 int 类型，那么 int 类型最大为2的32次方 – 1 ，也就是21亿左右；

如果主键声明为 bigint 类型，那么 bigint 类型最大为2的64次方 – 1，这个数字实在太大了，一般还没到这个限制，磁盘就撑不住了；

如果主键声明为tinyint类型，那么 tinyint 类型最大为2的8次方 – 1，也就是255，所以如果我插入一条 ID=256 的数据，就会报错；

上面是从自增主键的角度来讲述单表最大数据量理论上能达到多少，那么接下来从另一个角度“数据页”来阐述一下，单表数据量最大能达到多少，依据是什么？

假设我们有一张 user 表，其中 ID 是自增主键，那么该表在硬盘文件上是 user.ibd（innodb 数据文件，又叫表空间文件）。这个数据文件被划分成很多的数据页，每个数据页大小是16K。

即数据页的结构如下：

数据是以数据页的形式进行存储，数据页和数据页之间是以B+树的形式进行关联，例如：

其中，叶子节点的数据页存放的是实际存储的数据，非叶子节点存放的是索引内容。B+树的每一层代表一次磁盘 IO。

举个例子，如果我要寻找 ID=5 的记录，从顶部非叶子节点开始查找，由于 ID=5 大于1并且小于7，故应该往左边寻找，来到页号为6的数据页，由于5大于4，故应该往右边寻找，来到页号为105的数据页，找到 ID=5 的记录，完成查询。

这个过程中查询了三个数据页，如果这三个数据页都没有加载到内存，那么就需要经历三次磁盘 IO 查询。

了解完 B+树是如何存储数据的，我们就可以开始进行数据的估算。

假设：非叶子节点内指向其他数据页的指针数量为 X（即非叶子节点的最大子节点数为 X）；每个叶子节点可以存储的行记录数为 Y；B+树的高度为 N（即  B+树的层数）；

代入计算：

综上所述，我们建议单表数据量大小在两千万。当然这个数据是根据每条行记录的大小为 1K 的时候估算而来的，而实际情况中可能并不是这个值，所以这个建议值两千万只是一个建议，而非一个标准。

最后考一个问题：一个4层的 B+树，主键是 bigint 型，一条记录平均长度是1K，不考虑碎片，能存放多少条记录？

答案：

根据 B+树存储数据的计算公式：M = X 的 N-1 次方 * Y：

一个数据页大小16K，扣除页号、前后指针、页目录，校验码等信息，实际可以存储数据的大约为15K，假设主键 ID 为 bigint 型，那么主键 ID 占用8个 byte，页号占用4个byte，则X=15*1024/(8 + 4) 等于1280；

每条记录1K大小，一个数据页有15K是用来存储数据的，那么一个数据页就能存储15条记录；

所有叶子节点数量为 X 的 N-1 次方，即1280*1280*1280；存储的记录数总数为：叶子节点数量 * 每个叶子节点存储的记录数，所以 M = 1280*1280*1280*15。