查询性能主要取决于它需要扫描的记录数，索引在其中起着很高的作用，索引数据大小与行数和索引数成正比。

带有索引字段条件和完整值的查询通常会在1毫秒内返回，但是starts_with, in, Between，显然包含条件可能需要更多的时间和更多的记录来扫描。

此外，您还将面临DDL的许多维护问题，如ALTER, DROP将缓慢且难以处理更多的实时流量，即使是添加索引或新列。

一般来说，建议将数据库集群到所需的尽可能多的集群中(500GB将是一个通用的基准，正如其他人所说，它取决于许多因素，并且可以根据用例而变化)，这样可以提供更好的隔离性，并提供扩展特定集群的独立性(更适合B2B情况)

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。

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.

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。

查询性能主要取决于它需要扫描的记录数，索引在其中起着很高的作用，索引数据大小与行数和索引数成正比。

带有索引字段条件和完整值的查询通常会在1毫秒内返回，但是starts_with, in, Between，显然包含条件可能需要更多的时间和更多的记录来扫描。

此外，您还将面临DDL的许多维护问题，如ALTER, DROP将缓慢且难以处理更多的实时流量，即使是添加索引或新列。

一般来说，建议将数据库集群到所需的尽可能多的集群中(500GB将是一个通用的基准，正如其他人所说，它取决于许多因素，并且可以根据用例而变化)，这样可以提供更好的隔离性，并提供扩展特定集群的独立性(更适合B2B情况)

I'm currently managing a MySQL database on Amazon's cloud infrastructure that has grown to 160 GB. Query performance is fine. What has become a nightmare is backups, restores, adding slaves, or anything else that deals with the whole dataset, or even DDL on large tables. Getting a clean import of a dump file has become problematic. In order to make the process stable enough to automate, various choices needed to be made to prioritize stability over performance. If we ever had to recover from a disaster using a SQL backup, we'd be down for days.

Horizontally scaling SQL is also pretty painful, and in most cases leads to using it in ways you probably did not intend when you chose to put your data in SQL in the first place. Shards, read slaves, multi-master, et al, they are all really shitty solutions that add complexity to everything you ever do with the DB, and not one of them solves the problem; only mitigates it in some ways. I would strongly suggest looking at moving some of your data out of MySQL (or really any SQL) when you start approaching a dataset of a size where these types of things become an issue.

更新:几年后，我们的数据集已经增长到大约800 GiB。此外，我们还有一个200+ GiB的表和其他一些50-100 GiB的表。我之前说的都成立。它的性能仍然很好，但运行完整数据集操作的问题变得更糟了。