前言
通常，我们都会人云亦云，一个表的数据最多只能放2000万条数据，再多就会变慢了，但是之前我有一个项目，一个表的数据放了7000多万数据，但是查询速度还是很快这是为什么那？怎么和别人说的不一样那？下面就来一探究竟：
user表
首先，假设我有个用户user表，里面有字段id主键，name，age，那么我们都知道，索引和数据都是放在mysql的.idb文件中，那么这个user表的数据就放在user.idb中，前提是使用的是inondb，在数据表中，看起来他们是挨在一起的，其实在user.idb中他们被分成了很多的数据页，每个数据页的大小规定是16k，如下图所示：
为了很好的区分这些页，为这些页添加了唯一的标识，那就是页号，同时为了把这些数据页给关联起来，于是引进了前后指针，用于指向前后的页，这些都被加到了页头里
页是需要被读写的，16k说小也不小，写一半突然掉电了，所以为了保证数据页的正确性，还引入了校验码，这个被加到了页尾
那么剩下的空间，才是用来放我们的数据的，如果数据特别多的话，进入到页内挨个循环，效率也比较低，所以为了这些数据生成了一个页目录，可以通过这个页目录使用二分法来将查询速度从O(n)变为O(longn)，如下图所示：
从页到索引
下图所示就是B+树索引结构图：
B+树所承受的数量
从上面的结构来看，假设：
- 非叶子节点内指向其他内存页的指针数量为x
- 叶子节点内能容纳的数据数量为y
- B+树的层数为z
x怎么计算
在非叶子节点中，主键假设是bigint(8byte)，而页号在源码中叫做FIL_PAGE_OFFSER(4byte)，那么非叶子节点里的一条数据是128byet左右，整个数据页是16k，页头页尾那部分加起来大概128byte，加上页目录毛估占1k吧，那么剩下的15k除于12byte，等于1280，也就是x是1280页
y的计算
叶子节点和非叶子节点的数据结构是一样的，所以假设剩下的也是15k，假设一条数据占1k，所以一页能放y=15
存放数量计算
存放数量公式为：（x^(z-1)）* y
x = 1280 y = 15
假设树高z是两层 z = 2，那么能存储数量：将近2w
假设树高z是两层 z = 3，那么能存储数量：将近2.5kw
这个2.5kw，也就是我们常说的单表建议2kw的由来，毕竟再加一层，数据量就大的离谱了，多查询一次，效率也就慢了
总结
由以上的结论可以看出，只要我们的叶子节点里面一行的数据越小，B+树控制在3层，一行数据越小，就可以存储数量越多，这是可以计算出来的
