MySQL数据库在什么时候开始失去性能?
物理数据库大小重要吗? 记录的数量重要吗? 性能下降是线性的还是指数级的?
我有一个我相信是一个大的数据库，大约有1500万条记录，占用了近2GB。基于这些数字，我是否有任何动机清理数据，或者我是否可以允许它继续扩展几年?
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数据库大小确实与字节数和表的行数有关。您将注意到light数据库和blob填充数据库之间的巨大性能差异。有一次我的应用程序卡住了，因为我把二进制图像放在字段中，而不是把图像保存在磁盘上的文件中，只把文件名放在数据库中。另一方面，迭代大量的行并不是免费的。
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还有一点需要考虑的是系统和数据在日常生活中的用途。
例如，对于一个用GPS监控汽车的系统来说，查询汽车前几个月的位置数据是不相关的。
因此，可以将数据传递给其他历史表，以便进行可能的查询，并减少日常查询的执行次数。
物理数据库大小无关紧要。记录的数量并不重要。
In my experience the biggest problem that you are going to run in to is not size, but the number of queries you can handle at a time. Most likely you are going to have to move to a master/slave configuration so that the read queries can run against the slaves and the write queries run against the master. However if you are not ready for this yet, you can always tweak your indexes for the queries you are running to speed up the response times. Also there is a lot of tweaking you can do to the network stack and kernel in Linux that will help.
我的内存达到了10GB，只有中等数量的连接，它处理请求还不错。
我将首先关注您的索引，然后让服务器管理员查看您的操作系统，如果所有这些都没有帮助，那么可能是时候实现主/从配置了。
总的来说，这是一个非常微妙的问题，无论如何都不是微不足道的。我建议你阅读mysqlperformanceblog.com和高性能MySQL。我真的认为这个问题没有普遍的答案。
我正在做一个项目，它有一个MySQL数据库，几乎有1TB的数据。最重要的可伸缩性因素是RAM。如果您的表的索引适合内存，并且您的查询得到了高度优化，那么您可以使用普通机器处理合理数量的请求。
记录的数量确实很重要，这取决于表的外观。有很多varchar字段和只有几个int或long类型是有区别的。
数据库的物理大小也很重要:例如，考虑备份。根据你的引擎，你的物理db文件会增长，但不会缩小，例如innodb。因此，删除大量的行，并不有助于缩小您的物理文件。
这个问题有很多，在很多情况下，细节决定成败。
还要注意复杂连接。除了交易量之外，交易复杂性也是一个很大的因素。
重构繁重的查询有时会大大提高性能。
The database size does matter. If you have more than one table with more than a million records, then performance starts indeed to degrade. The number of records does of course affect the performance: MySQL can be slow with large tables. If you hit one million records you will get performance problems if the indices are not set right (for example no indices for fields in "WHERE statements" or "ON conditions" in joins). If you hit 10 million records, you will start to get performance problems even if you have all your indices right. Hardware upgrades - adding more memory and more processor power, especially memory - often help to reduce the most severe problems by increasing the performance again, at least to a certain degree. For example 37 signals went from 32 GB RAM to 128GB of RAM for the Basecamp database server.
