MySQL单表无硬性大小限制，实际瓶颈在于查询性能与写入压力；InnoDB单表可达PB级，但需关注缓冲池、索引设计、大字段处理及分表时机。
MySQL 单表到底能到多大？别信“2000万”这个数字
它不是硬限制，而是性能拐点的粗略提示。实际能撑多少，取决于你用什么引擎、字段怎么设计、索引是否合理、硬件是否够劲，以及——你查得有多狠。innodb_file_per_table=ON 时，单表对应一个 .ibd 文件，大小上限主要卡在文件系统（如 ext4/XFS 支持 PB 级单文件），而非 MySQL 自身。但真正拖垮你的，从来不是“存不下”，而是“查不动”或“写太慢”。
为什么 B+ 树深度没你想的那么可怕？
有人总说“500 万行就变深、2000 万行就崩”，这是拿老机械盘 + 小内存 + 默认页大小算的老黄历。现在 SSD 随便上万 IOPS，16KB 页面下，三层 B+ 树就能稳住约 2400 万行（按主键索引、每页 1280 个指针、叶子页存 15 行估算）。真到四层？对查询延迟的影响，在有足够 buffer pool 和 SSD 的情况下，远不如一个 SELECT * FROM huge_table WHERE text_col LIKE '%xxx%' 来得致命。
哪些配置和操作会真实触发瓶颈？
这些才是你上线前该盯死的地方：
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max_allowed_packet太小 → 导入大 JSON 或批量插入失败，报错Packets larger than max_allowed_packet are not allowed -
innodb_buffer_pool_size不足 → 缓存命中率暴跌，磁盘随机读暴涨，QPS 断崖下跌 - 没建好覆盖索引 →
WHERE + ORDER BY + LIMIT组合扫全表，执行计划里出现Using filesort或Using temporary - 大字段（
TEXT/BLOB）没垂直拆分 → 行溢出导致主表页面碎片化严重，SELECT COUNT(*)都变慢 - 没开
innodb_file_per_table（旧库常见）→ 所有表挤在ibdata1里，删表不释放空间，运维彻底失控
什么时候该分表，而不是硬扛？
看业务信号，不是看行数：
- 单表
.ibd文件 > 50GB，且日常ALTER TABLE已超 1 小时 → 分表减小 DDL 风险 - 高频查询响应时间 > 500ms 且无法通过加索引/改 SQL 优化 → 拆（时间范围分表如
logs_202512，或哈希分表如user_001） - 归档需求明确（比如只查近 90 天）→ 直接上
PARTITION BY RANGE (created_at)，比手动分表更轻量 - 备份窗口持续超限，
mysqldump或物理备份耗时翻倍 → 分表后可并行备份，缩短 RPO
真正容易被忽略的，是“写放大”：大表上的 UPDATE 可能触发大量 undo log 和 redo log 写入，尤其在高并发更新同一热点行时，锁争用和刷脏页压力会远早于查询变慢就暴露出来。
