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。

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。

2GB和约15M条记录是一个非常小的数据库-我在奔腾III上运行过更大的数据库(!)，一切仍然运行得非常快。如果你的慢，那是数据库/应用程序设计的问题，而不是mysql的问题。

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。

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。

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，可能是时候进行主/从配置了。

这是真的。另一个通常有效的方法是减少重复处理的数据量。如果你有“旧数据”和“新数据”，并且99%的查询都使用新数据，只需将所有旧数据移动到另一个表中-并且不要查看它;)

->看看分区。