Mysql索引优化，分表为什么要基于索引高度，100%经验干活

真正处理过Mysql大数据量优化的面试官，一般都会问：Mysql单表超过多少行就要考虑分表呢？那咱们就看下面试官的套路吧。

一、说一下Mysql索引的底层原理（开胃小菜，面试官埋坑的开始）

1、Hash索引：

1.1、hash索引存储的是索引列的hash值+数据指针，适合直接命中查询，就是等于查询

1.2、比如：select xxx from xx表 where xx字段=xxx值，这时候，会得到xxx值的hashcode值，然后刚才提到了hash表存了hashcode和数据指针，然后就根据数据指针找寻对应的行数据。

2、B+Tree索引

1.1、B+Tree索引底层是一种改良版的而查询，节点可以存多个值，而且叶子节点通过指针链接，适合范围遍历，所以范围检索的时候适合使用B+tree索引。

二、为什么B+tree索引那么设计树结构（这才是面试官的主题开始，接招吧）

1、节点存放多个值，主要是为了降低树的高度，因为树的高度降低了，那么相应的磁盘IO的代价也降低了。

三、那你有没有做过分表操作（看你挺明白，不会是背的八股文吧，考考你实战经验）

1、做过的（入坑啊，不这么回答也不行啊，你面的都是高级岗对吧）

四、那你分表的依据，或者你单表超过多少就考虑分表的（好了，核心来了，迎战吧）

1、网上那些流言真是头疼，什么所谓的单表超过2000万就要分表。听到这些一般都是回去等通知吧。

2、实际是需要计算，同时还需要看mysql元信息表：information_schema的innode_sys信息，会准确显示表的B+tree树的高度，一般情况下不要超过4层（但是实际还是需要进行查询压测的哈，没那么绝对）。

3、Mysql最小存储单元是Page（页），B+Tree每一层的每一个节点都是一个Page（叶子节点存的是整行数据，非叶子节点存的是键值对和子节点的Page指针）。

4、计算过程：

4.1、 一个Page大概是16K。

4.2、一张表的主键一般都是bigint，先不考虑自定义的。那么占用8个字节，page指针占用6个字节，那么一共14个字节，那么一个page16K*1024字节/14字节=1170个存储单元。

4.3、假设一条数据2K，那么可以存储1170*（16/2)=9360条数据。

4.4、那么树高度为3的话能存储1170*1170*8=10951200条数据。

4.5、树高度为4的话存储就得数十亿了，检索性能就会急剧下降。

5、所以最好的判断依据是：基于数据压测+查看mysql元数据的Btree树高度来决策。阿里开发手册建议是超过500万行分表，但是我还是建议按上述逻辑执行得出一个数值来执行。