mysql命令查看表中的数据(mysql数据库有一张表最多能存多少数据)

我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型 int 或 bigint 来计算的;如果你不使用自增 id,且没有 id 最大值的限制,如使用足够长度的随机字符串,那么能够限制单表最大数据量的就只剩磁盘空间了。显然我们不是在讨论这个问题。

影响 Mysql 单表的最优最大数量的一个重要因素其实是索引。

我们知道 Mysql 的主要存储引擎 InnoDB 采用 B+树结构索引。(至于为什么 Mysql 选择 b+树而不是其他数据结构来组织索引,不是本文讨论的话题,之后的文章会讲到。)那么 B+树索引是如何影响 Mysql 单表数据量的呢?

B+树

一棵 B+树如下所示:

mysql命令查看表中的数据(mysql数据库有一张表最多能存多少数据)

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问题

分布式事务问题

什么是分布式事务?本地事务的定义就是一系列相关的数据库操作完成后要满足 ACID 四大特性,而分布式事务就是将同一进程的操作放到不同的微服务进程中,即不同微服务应用进程的数据库操作满足事务要求,或者对不同数据库的一系列操作需满足事务要求。

这里就有两个问题需要解决。一个是因为应用的分布式造成的,一个是因为数据库本身的分布式造成的。数据库本身的分布式事务问题一般由数据库自身解决,大多数分布式数据库都可以做到一定的数据一致性保证,如 HBase 保证的强一致性,Cassandra 保证的最终一致性。

应用数据的一致性事务方案我们也可以参考分布式数据库的实现原理来实现。业界也有很多分布式事务的解决思路,如:

  • XA 方案
  • TCC 方案
  • 本地消息表
  • 可靠消息最终一致性方案
  • 最大努力通知方案

多表 Join 问题

通过分析 Join sql,将 sql 拆分成独立的查询请求,然后分别执行,并将结果合并计算返回给调用者。这个地方会涉及到很多执行优化的问题。

数据统计问题

当数据被分片到不同的数据库或不同的表中时,要对数据做一些全局的或涉及大量数据的统计时便会遇到一些问题。如求 Max,Min,Sum 等聚合问题。如果统计的数据有一定的业务规则,如只会按用户维度去统计,如统计某个用户的订单量,那么对订单表的分片,其实可以采用按用户 id 来分片,如此就可以解决这类统计问题。但是这种方案不通用。很多分片代理服务都需要将 sql 分片到不同的节点上去执行,然后再合并结果返回。

ID 问题

使用分库分表之后,就无法使用 Mysql 的表自增作为 id,因为不同库和表的自增将出现冲突的 id。解决这个问题就需要引入分布式 id 生成技术。

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