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这两天在看MySQL的经典书籍《高性能MySQL》，对其中的数据类型选择产生了兴趣。同时想起前阵子看到的高并发流量的瓶颈，和以前面试时问的关于MySQL通过索引查找数据时耗时的级别。因此决定来动手算算这些时间。
01 基本数据类型
对于计算机存储，我们知道，计算机内部数据储存的最小单位是“bit比特位”，一个比特位可以存储0或者1。但毕竟一个比特位存储的信息有限，所以使用8个bit来表示1个字节Byte，Byte字节是计算机中数据处理的基本单位，8个bit能表示2^8=256个信息，存储英文字母和其他ASCII码足够了。以下是Java和MySQL的一些基本数据类型存储占用空间。
02 MySQL存储
这里单讲字符类型varchar，MySQL存储varchar时使用头1~2个字节标记varchar的长度，故按理说varchar最长能达到(2^16-1)-2=65532个字符，但别忘记了MySQL规定每一行的最大长度是(2^16-1)=65535个字节，而数据库一般使用utf8编码，故每个中文varchar字符存储为3个字节，因此存储全中文varchar的最大长度可以定义为((2^16-1)-2)/3=21844，即varchar(21844)，当然这是在不考虑其他列的情况下。
03 MySQL的查找速度
对于innodb存储引擎，我们知道其默认的索引数据结构是B+Tree，文件系统和内存中是按页存放和读取的，每页16K，一般的表大概都存放1~3层B+Tree，那么我们来计算一下，3层的B+Tree大概能存放多少数据呢？
按照B+Tree高度为3、?为16K、?行记录1K、主键bigint占8字节来计算，非叶?子可带16K/(8+6指针) =1170个叶子节点，则最?大数量量为1170*1170*16 = 2.19千万行数据。 获取每一层，MySQL需要一次磁盘IO，而一般的磁盘1秒大概能进行100次IO，故如果是一层索引结构，那么通过主键查询只需要0.01s。如下图。
空口无凭，怎么证明磁盘IO大概是1秒100次IO呢？我们知道，磁盘存取数据时间=寻道时间+旋转时间，而旋转延迟取决于磁盘转速，通常使用磁盘旋转一周所需时间的1/2表示。比如，7200转的磁盘平均旋转延迟大约为(1000ms/s*60s/min)/(7200r/min)/2=4.17ms/r，即每一转是4.17毫秒，即一次IO的旋转时间大概4.17毫秒，因此，理论上可以计算出磁盘的最大IOPS(IO Per Second)。假设磁盘平均物理寻道时间为3ms，磁盘转速为7200，则磁盘IOPS理论最大为，IOPS=1000/(3+1000*60/7200/2)=140。
04 QPS与网站的并发量级
说完MySQL通过索引查找数据的时间，接下来看看web网站的几个并发量级。假设现在一台服务器上有一个restful接口，该接口请求和返回参数最大为10KB。以下是阿里云的带宽费用，带宽表示出站速率。
（1）百兆带宽 -- 1250QPS
单机单接口10KB大小，百兆带宽意味着网站出口的实际带宽是100Mb/8b/B=12.5MB，能抗得住的最高并发为(100Mb/8b/B)/10KB=1250。
（2）C10K -- 10KQPS
C10K就是Client 10000问题，即「在同时连接到服务器的客户端数量超过10000个的环境中，即便硬件性能足够，依然无法正常提供服务」，但是据说淘宝在12年双11的时候，QPS已经能达到40K了。
（3）DB极限型 -- 15100QPS
这只是假设，如上，我们分析了如果数据库走的是聚集索引，那么其每次IO的时间大概是0.01s，MySQL默认的最大连接数为151，因此一次性可以处理151个请求，则qps为151*(1s/0.01s)=15100。当然，这是极端的状态，然而并发到达151个并发，MySQL不可能还能保持在0.01s的IO.