答案：2000w左右
InnoDn的最小存儲(chǔ)單元
在計(jì)算機(jī)中磁盤存儲(chǔ)數(shù)據(jù)最小單元是扇區(qū)，一個(gè)扇區(qū)的大小是512字節(jié)，而文件系統(tǒng)（例如XFS/EXT4）他的最小單元是塊，一個(gè)塊的大小是4k，而對(duì)于我們的InnoDB存儲(chǔ)引擎也有自己的最小儲(chǔ)存單元——頁(yè)（Page），一個(gè)頁(yè)的大小是16K。
innodb的所有數(shù)據(jù)文件（后綴為ibd的文件），他的大小始終都是16384（16k）的整數(shù)倍。
InnoDb存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
InnoDB中主鍵索引B+樹(shù)是如何組織數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)的，我們總結(jié)一下：
1、InnoDB存儲(chǔ)引擎的最小存儲(chǔ)單元是頁(yè)，頁(yè)可以用于存放數(shù)據(jù)也可以用于存放鍵值+指針，在B+樹(shù)中葉子節(jié)點(diǎn)存放數(shù)據(jù)，非葉子節(jié)點(diǎn)存放鍵值+指針。
2、索引組織表通過(guò)非葉子節(jié)點(diǎn)的二分查找法以及指針確定數(shù)據(jù)在哪個(gè)頁(yè)中，進(jìn)而在去數(shù)據(jù)頁(yè)中查找到需要的數(shù)據(jù)；
計(jì)算
假設(shè)B+樹(shù)高為2，即存在一個(gè)根節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)，那么這棵B+樹(shù)的存放總記錄數(shù)為：根節(jié)點(diǎn)指針數(shù)*單個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)記錄行數(shù)。
葉子節(jié)點(diǎn)計(jì)算
上文我們已經(jīng)說(shuō)明單個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)（頁(yè)）中的記錄數(shù)=16K/1K=16。（這里假設(shè)一行記錄的數(shù)據(jù)大小為1k，實(shí)際上現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)記錄大小通常就是1K左右）。
非葉子節(jié)點(diǎn)計(jì)算
那么現(xiàn)在我們需要計(jì)算出非葉子節(jié)點(diǎn)能存放多少指針，其實(shí)這也很好算，我們假設(shè)主鍵ID為bigint類型，長(zhǎng)度為8字節(jié)，而指針大小在InnoDB源碼中設(shè)置為6字節(jié)，這樣一共14字節(jié)，我們一個(gè)頁(yè)中能存放多少這樣的單元，其實(shí)就代表有多少指針，即16384/14=1170。那么可以算出一棵高度為2的B+樹(shù)，能存放1170*16=18720條這樣的數(shù)據(jù)記錄。
所以可以算出一個(gè)高度為3的B+樹(shù)可以存放：1170*1170*16=21902400條這樣的記錄。所以在InnoDB中B+樹(shù)高度一般為1-3層，它就能滿足千萬(wàn)級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。在查找數(shù)據(jù)時(shí)一次頁(yè)的查找代表一次IO，所以通過(guò)主鍵索引查詢通常只需要1-3次IO操作即可查找到數(shù)據(jù)。
面試常見(jiàn)問(wèn)題：
1、一個(gè)B+樹(shù)能存儲(chǔ)多大數(shù)據(jù)量級(jí)？
一般3層的B+樹(shù)就能滿足2000w級(jí)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，且查詢僅需1-3次IO操作；
2、為什么MySQL的索引要使用B+樹(shù)而不是其它樹(shù)形結(jié)構(gòu)?比如B樹(shù)？
（1）因?yàn)锽樹(shù)不管葉子節(jié)點(diǎn)還是非葉子節(jié)點(diǎn)，都會(huì)保存數(shù)據(jù)，這樣導(dǎo)致在非葉子節(jié)點(diǎn)中能保存的指針數(shù)量變少（有些資料也稱為扇出），指針少的情況下要保存大量數(shù)據(jù)，只能增加樹(shù)的高度，導(dǎo)致IO操作變多，查詢性能變低；
（2）B樹(shù)的實(shí)現(xiàn)中，葉子節(jié)點(diǎn)與非葉子節(jié)點(diǎn)均存在具體的數(shù)據(jù)，無(wú)法進(jìn)行范圍查詢，而B(niǎo)+樹(shù)的數(shù)據(jù)是存儲(chǔ)在葉子節(jié)點(diǎn)且通過(guò)鏈表的形式進(jìn)行組織，能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)范圍查詢；
