mysql数据库容量上限 MySQL到底能支持多大的数据量？
MySQL到底能支持多大的数据量？
当MySQL数据库的一个表在5000万条记录（10g）的情况下运行良好时，它所能承载的数据量比结构复杂时要大。MySQL能够承载的数据量主要与数据表的结构有关。这些结论离不开数据库的优化，也与机器硬件、系统版本和系统参数、表引擎和具体业务的读写有关，它不是一个固定的值。这个表的结构很简单。当然
一般来说，问这类问题的都是新手。好吧，让我们给出一个简单的答案。
1. 自MySQL3.23以来，MySQL单表的最大限制已经扩展到64pb（官方文件显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库MyISAM存储引擎的单表大小限制不是由MySQL数据库本身决定的，而是由主机操作系统上的文件系统决定的。
MySQL到底能支持多大的数据量？
早期版本这样说：每个MySQL数据库最多可以创建20亿个表，一个表允许1024列，并且每行的最大长度是8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。SQLServer并不直接限制每个表中的行数，但它受到数据库存储空间的限制。每个数据库的最大空间是1048516tb，因此表的最大可用空间是1048516tb减去数据库系统表和其他数据库对象占用的空间。
MySQL到底能支持多大的数据量？
在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：
1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库
4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句
5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。
以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。
当然，如果整体数据量特别大，我们也不在乎投资成本，那就用cluster和tidb吧
正如房东所说，分页查询在我们的实际应用中非常普遍，也是最容易出现问题的查询场景。例如，对于下面的简单语句，通常的思考方式是在name、age、register中u在time字段上创建一个复合索引。这样，条件排序可以有效地利用索引，性能得到快速提高。
如上例所示，当limit子句变为“limit 100000，50”时，我们会发现，如果只选择了50条语句，为什么会变慢？
，所以我们会觉得很慢。
通常，在分页查询时，可以在上一页中获取数据标志，以缩小查询范围，如时间。我们可以将上一页的最长时间作为查询条件的一部分。SQL可以优化如下：
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