Det finns inget enda svar på hur många poster och kolumner du kan lagra i en MySQL -tabell eller hur många tabeller du kan skapa. Gränserna beror på flera faktorer:
* Hårdvaruresurser: Den mest betydande begränsningen är den tillgängliga RAM-, DISK -utrymmet och CPU -kraften på din MySQL -server. Mer RAM möjliggör större cachar i minnet, vilket förbättrar prestanda med mer data. Diskutrymme begränsar uppenbarligen de totala uppgifterna du kan lagra. CPU -kraft påverkar hur snabbt MySQL kan behandla frågor på stora tabeller.
* Bordmotor: Olika lagringsmotorer (InnoDB, Myisam, etc.) har olika egenskaper och begränsningar. InnoDB, standard för de flesta moderna MySQL-inställningar, är designad för transaktionsoperationer och stöder funktioner som utländska nycklar och radnivålåsning, men kan vara långsammare för mycket stora skrivbara tabeller jämfört med Myisam. Myisam är snabbare för lästunga arbetsbelastningar men saknar transaktionsfunktioner.
* Datatyper: Storleken på de datatyper du väljer för dina kolumner påverkar lagringsutrymmet avsevärt. Med hjälp av `Varchar (255)` för ett fält som bara behöver några tecken avfallsutrymme jämfört med 'Varchar (10)'. På samma sätt sparar du att använda "int" istället för "bigint" om dina siffror ligger inom intervallet för ett int.
* Radstorlek: MySQL har en maximal radstorleksgräns (varierar något beroende på lagringsmotor och datatyper). Överskridande av denna gräns kommer att resultera i fel.
* Operativsystemgränser: Det underliggande operativsystemet sätter också vissa gränser för filstorlekar och minnesallokering som indirekt kan påverka storleken på dina MySQL -tabeller och databas.
* MySQL -konfiguration: MySQL:s konfigurationsparametrar (som `innoDB_BUFFER_POOL_SIZE`,` max_connections`, etc.) påverkar prestanda och mängden data den kan hantera effektivt.
Praktiska överväganden och rekommendationer:
Istället för att fokusera på absoluta gränser, tänk på dessa:
* Normalisering: Designa din databas med korrekt databasnormaliseringstekniker. Detta undviker dataredundans och hjälper till att hantera data mer effektivt, vilket ofta leder till mindre tabeller.
* partitionering: För extremt stora tabeller kan partitionering distribuera data över flera mindre filer, förbättra frågeställningen och hanterbarheten.
* skalning: Om du räknar med att du behöver hantera enorma mängder data, kan du överväga att skala horisontellt genom att använda flera MySQL -servrar eller använda ett distribuerat databassystem.
* indexering: Korrekt indexering är avgörande för effektiv fråga, särskilt på stora tabeller. Utan adekvat indexering kan frågetider bli oacceptabelt långa.
kort sagt: Oroa dig inte för teoretiska gränser om du inte har att göra med riktigt massiva datasätt (petabyte eller mer). Fokusera på att utforma en välstrukturerad, normaliserad databas, använda lämpliga datatyper och index och skala strategiskt efter behov. De flesta applikationer kommer inte att närma sig de praktiska gränserna som åläggs av hårdvara eller MySQL själv. Om du gör det måste du arkivera din lösning annorlunda (t.ex. med skärning eller en annan databasteknik).
