到底有没有必要分库分表，如何考量的

关于是否需要进行分库分表，可以根据以下考量因素来决定：

1. 数据量和负载：如果数据量巨大且负载压力较大，单一库单一表可能无法满足性能需求，考虑分库分表。
2. 数据增长：预估数据增长速度和量级，如果数据增长迅速，分库分表可以帮助分散数据，提高系统性能。
3. 查询需求：如果系统中有不同的业务模块，可以通过分库分表来隔离不同业务的数据，简化查询操作。
4. 扩展性和容错性：分库分表可以提高系统的扩展性和容错性，减少单点故障的风险。
5. 数据访问频率：根据数据访问频率的不同，可以将热点数据放在单独的表或库中，提高访问性能。
6. 维护成本：分库分表增加了系统的复杂度，需要额外的维护成本，需权衡成本和收益。
7. 业务需求：根据具体业务需求来考虑是否需要分库分表，以提高系统的灵活性和性能。

在考虑是否需要进行分库分表时，需要综合考虑以上因素，并根据实际情况来做出适当的决策，以优化系统性能和提升用户体验。

接下来我就从B+树的角度分析为什么单表2000万要考虑分表？

高手回答

在理论上，只要磁盘空间足够，单表存储数据量可以很大。然而，随着数据量的增加，查询效率可能会下降。根据实际经验，单表可以容纳约2000万数据而不影响查询效率，这个数字看似是一个经验值，但实际上背后有一定的计算逻辑。

首先，需要考虑单表能够容纳多少数据不需要分库分表，这取决于记录大小、存储引擎设置、硬件配置等多种因素。如果我们必须进行数据计算，可以从B+树存储的角度来进行分析。

B+树的高度限制

B+树乃InnoDB存储引擎所用索引之构，众所周知，数据积蓄愈多，B+树之高度则逐渐攀升。若B+树高度过巍，查询时往往须跨越较多层级，致使查询效能逐渐衰退。是以，B+树之高度限制乃单表容量之瓶颈。为维护查询效率，一般主张将B+树高度限制于三至四层之内，以获更敏捷之查询性能。

数据页

众所周知，InnoDB中数据页默认大小为16KB，每个B+树节点对应一个数据页，包括根节点、内部节点和叶子节点。B+树的内部节点映射至数据页，其中存放着主键以及指向子节点（即其他数据页）的指针。而叶子节点则包含实际数据行，每行数据存储于一个数据页中。

大致估算

在此基础上，结合B+树的高度、结构以及数据页大小，我们能够估算单表的数据量。

众所周知，B+树的叶子节点和非叶子节点所存储内容不同，因此需要进行区分计算。

我们能轻而易举得出以下公式：

可存记录数 = 叶子节点数量 * 每个叶子节点可容纳的记录数。

叶子节点数量 = 根节点以下第一级非叶子节点的数量 ^（树高度-1）

最终我们只需计算出非叶子节点的数量、每个叶子节点可容纳的数量以及树的高度即可。

非叶子节点的数量

在一个根节点中，能够扩展多少个子节点呢？

我们已知一个根节点的存储容量为16KB，作为非叶子节点，只需存储一个bigint类型的主键（8字节）和一个默认6字节的指针。因此，可以存储：

16 * 1024 / (8 + 6) ≈ 1170

因此，一个根节点可以扩展出1170个位于第二层的子节点，而对于三层B+树，则会有两层非叶子节点。因此，最终可关联出 1170 * 1170 = 1,368,900 个叶子节点。

叶子节点的存储行数

考虑到一个叶子节点的大小为16KB，其可存储的数据量取决于单行数据的大小。假设每行数据占用1KB，则该叶子节点可以容纳16行数据；如果每行数据量为500字节，那么该叶子节点可以容纳32行数据。

估算结果

根据上述计算方法，假设每条数据的存储空间为1KB，那么在一个3层高的B+树结构中，最终的可存储数据量为：

1170 * 1170 * 16 = 21,902,400，即约2000万条数据！

综上所述。你知道你的系统到底需不需要分库分表了吗？