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。

如果数据库设计不当，性能可能会在几千行中下降。

如果你有合适的索引，使用合适的引擎(不要使用MyISAM，因为需要多个dml)，使用分区，根据使用情况分配正确的内存，当然还有良好的服务器配置，MySQL可以处理tb级的数据!

总有办法提高数据库性能。

这取决于您的查询和验证。

例如，我处理过一个包含10万种药物的表格，表格中每个药物都有一个超过15个字符的列通用名。我输入了一个查询来比较两个表格之间药物的通用名。查询需要更多的时间来运行。同样，如果使用药物索引，使用id列(如上所述)比较药物，只需要几秒钟。

I once was called upon to look at a mysql that had "stopped working". I discovered that the DB files were residing on a Network Appliance filer mounted with NFS2 and with a maximum file size of 2GB. And sure enough, the table that had stopped accepting transactions was exactly 2GB on disk. But with regards to the performance curve I'm told that it was working like a champ right up until it didn't work at all! This experience always serves for me as a nice reminder that there're always dimensions above and below the one you naturally suspect.

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。