首先innodb采用B+树作为索引树，只有叶子节点存放表的数据，这个大家都知道， 整张表的结构如下图所示
上面每个数据页的大小都为16K, 非叶子节点的每条数据都指向新的数据页，而新的数据页有两种可能，
- 如果是叶子节点，那么里面就是一行行的数据
- 如果是非叶子节点的话，那么就会继续指向新的页
假设
整张表的记录数量是Total - 非叶子节点内指向其他页的数量为 x
- 叶子节点内能容纳的数据行数为 y
- B+ 数的层数为 z
如下图中所示
Total =x^(z-1) *y 也就是说总数会等于 x 的 z-1 次方 与 Y 的乘积
简单举个例子，假如这里非叶子节点的数据页指向其他页的数量是2，
整个树只有2层 就像上图所示，
x=2, y=2,z=2
那么 Total = 2 * 2 = 4
但是 一个数据页可是有16K呀，怎么可能只存放2条数据呢(非叶子不是数据，是指向下一页的数据)
影响一张表的记录数量的因素取决于上面三个因素，那么我们现在来看每个因素的取值范围大概是怎么样的。
对于x :
每个数据页的结构，索引也也不例外，都会有 File Header (38 byte)、Page Header (56 Byte)、Infimum + Supermum（26 byte）、File Trailer（8byte）, 再加上页目录，大概 1k 左右，我们就当做它就是 1K, 那整个页的大小是 16K, 剩下 15k 用于存数据，在索引页中主要记录的是主键与页号，主键我们假设是 Bigint (8 byte), 而页号也是固定的（4Byte）, 那么索引页中的一条数据也就是 12byte; 所以 x=151024/12≈1280 行*
对于y:
叶子节点和非叶子节点的结构是一样的，同理，能放数据的空间也是 15k（16-1=15）；但是叶子节点中存放的是真正的行数据，这个影响的因素就会多很多，比如，字段的类型，字段的数量；每行数据占用空间越大，页中所放的行数量就会越少；这边我们暂时按一条行数据 1k 来算，那一页就能存下 15 条，Y≈15
算到这边了，是不是心里已经有谱了啊
根据上述的公式，Total =x^(z-1) y，已知 x=1280,y=15
假设 B+ 树是两层，那就是 Z =2， Total = （1280 ^1 ）15 = 19200
假设 B+ 树是三层，那就是 Z =3， Total = （1280 ^2） *15 = （约 2.45kw）
如果是 4 层，除了查询的时候磁盘 IO 次数会增加，而且这个 Total 值会是多少，大概应该是 3 百多亿吧，也不太合理，所以，3 层应该是比较合理的一个值。
我们刚刚在说 Y 的值时候假设的是 1K ，那比如我实际当行的数据占用空间不是 1K , 而是 5K, 那么单个数据页最多只能放下 3 条数据
同样，还是按照 Z=3 的值来计算，那 Total = （1280 ^2） *3 = （近 500w）
所以，在保持相同的层级（相似查询性能）的情况下，在行数据大小不同的情况下，其实这个最大建议值也是不同的，而且影响查询性能的还有很多其他因素，比如，数据库版本，服务器配置，sql 的编写等等，MySQL 为了提高性能，会将表的索引装载到内存中。在 InnoDB buffer size 足够的情况下，其能完成全加载进内存，查询不会有问题。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，所以增加硬件配置（比如把内存当磁盘使），可能会带来立竿见影的性能提升哈。
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