mysql单表最大记录数

其实mysql本身并没有对单表最大记录数进行限制，但是从性能考虑，肯定是有影响的。

曾广为流传的一个说法：mysql单表数据量超过2000万行，性能会明显下降，当年的百度DBA测试mysql性能时发现，当单表数据量在2000万行量级的时候，SQL操作性能急剧下降，因此结论由此而来。

阿里巴巴《java开发手册》提出单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB，才推荐进行分库分表。

事实上，这个数值和实际记录的条数无关，而与mysql的配置以及机器的硬件有关，mysql为了提高性能，会将表的索引装载到内存中，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。但是当单表数据达到某个量级的时候，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。当然，这个还和具体的表结构设计有关，最终导致的问题都是内存限制。

mysql配置优化
  • innodb_buffer_pool_size = 500M
    太小，严重影响数据库性能，服务器共500G内存，但只给mysql缓冲池分配了500M，建议设置为服务器内存的60%。
  • expire_logs_days = 7
    太短，只能保留7天的binlog，只能恢复7天内的数据。建议设置为参数文件里被覆盖的90天的设置。
  • long_query_time = 10
    太长，建议设置为2秒，让慢查询日志记录更多的慢查询。
  • transaction-isolation = read-committed
    建议注释掉，使用数据库默认的事务隔离基本。
  • innodb_lock_wait_timeout = 5
    设置的太小，会导致事务因锁等待超过5秒，就被回滚。建议和云门户设置保持一致，云门户大小为120.
  • autocommit = 0
    建议改为mysql默认的自动提交（autocommit=1），提升性能。
数据库表设计优化
  • 表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐使用默认值代替。
  • 尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT,SMALLINT,MEDIUMIN更好。
  • 使用枚举或整型代替字符串类型。
  • 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME。
  • 单表不要有太多字段。
  • 用整型来存IP。
SQL优化
  • 开启慢查询日志来找出慢的sql。
  • 使用limit对查询结果的记录进行限定。
  • 避免使用select * ，将需要查找的字段列出来。
  • 使用join代替子查询。
  • or改写成in：or的效率是n级别，in的效率是log（n）级别，in的个数建议200以内。
  • 避免where子句中使用!=或<>，否则引擎将放弃索引而进行全表扫描。
  • 列表数据不要拿全表，使用limit进行分页。