你接触到的最大的mysql数据库表是多大(行记录数大概是什么量级的)

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select

table_schema as '数据库',

sum(table_rows) as '记录数',

sum(truncate(data_length/1024/1024, 2)) as '数据容量(MB)',

sum(truncate(index_length/1024/1024, 2)) as '索引容量(MB)'

from information_schematables

group by table_schemaorder by sum(data_length) desc, sum(index_length) desc;

MySQL 322 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 323 中使用了MyISAM

存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 –

1字节）。由于允许的表尺寸更大，MySQL数据库的最大有效表尺寸通常是由 *** 作系统对文件大小的限制决定的，而不是由MySQL内部限制决定的。

InnoDB 存储引擎将InnoDB 表保存在一个表空间内，该表空间可由数个文件创建。这样，表的大小就能超过单独文件的最大容量。表空间可包括原始磁盘分区，从而使得很大的表成为可能。表空间的最大容量为64TB。

关看你业务复不复杂

ACCESS是桌面型的小数据库应用,ACCESS中的数据存储在文件系统内，不适合海量数据的存储，ACCESS好像最大支持2GB吧，SQL SERVER可以更大。

SQL SERVER是大数据库，它也属于中型数据库，应用于中小型企业。SQL SERVER的分布式、复制、全文检索、DTS都可以满足中型的应用。

SQL SERVER的数据存储在它本身的文件内，在安装目录下的DATA目录下，有和数据库同名的数据文件和日志文件组成。

一般，在WINDOWS体系下，中小型的应用都使用SQL SERVERS

此外，SQL SERVER支持存储国耻、触发器、自定义函数等 *** 作；安全性、并发控制能力、数据挖掘、联机 *** 作等方面都是ACCESS无法超越的。

参考资料：

SQL Server 2000要远优于access数据库稳定性SQL Server 2000要远优于access数据库扩展性SQL Server 2000要远优于access数据库存储数据量SQL Server 2000要远优于access数据库

使用场合（综合上面几点）

SQL Server 2000适合于中大型项目使用

access数据库适合小型项目使用

access的优点

容易 *** 作，使用广（毕竟他的成本低吗，网络上的虚拟主机一般都免费提供的）。ACCESS是桌面型的小数据库应用,ACCESS中的数据存储在文件系统内，不适合海量数据的存储，ACCESS好像最大支持2GB吧，SQL SERVER可以更大。

SQL SERVER是大数据库，它也属于中型数据库，应用于中小型企业。SQL SERVER的分布式、复制、全文检索、DTS都可以满足中型的应用。

SQL SERVER的数据存储在它本身的文件内，在安装目录下的DATA目录下，有和数据库同名的数据文件和日志文件组成。

一般，在WINDOWS体系下，中小型的应用都使用SQL SERVERS

此外，SQL SERVER支持存储国耻、触发器、自定义函数等 *** 作；安全性、并发控制能力、数据挖掘、联机 *** 作等方面都是ACCESS无法超越的。

MySQL 322版最大表尺寸限制为4GB（4 gigabyte）。MySQL 323版本使用MySQL表格式，此限制则为800TB(2^63字节)的庞大规模！！800TB是一个什么量级概念？实际比较下Yahoo庞大的搜索引擎数据库目前仍没有(绝不可能)超过过30TB，那么我们就算作30TB，这就是说MySQL单个表格体积的大小约等于yahoo搜索引擎数据库的267倍！

在很多人的眼里大数据可能是一个很模糊的概念，但是，在日常生活中大数据有离我们很近，我们无时无刻不再享受着大数据所给我们带来的便利，个性化，人性化。全面的了解大数据我们应该从四个方面简单了解。定义，结构特点，我们身边有哪些大数据，大数据带来了什么，这四个方面了解。

那么“大数据”到底是什么呢？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。

如图：

衡量单位一览表

其次，大数据具有什么样的特点和结构呢？

大数据从整体上看分为四个特点，

第一，大量。

衡量单位PB级别，存储内容多。

第二，高速。

大数据需要在获取速度和分析速度上要及时迅速。保证在短时间内更多的人接收到信息。

第二，多样。

数据的来源是各种渠道上获取的，有文本数据，数据，视频数据等。因此数据是多种多样的。

第三，价值。

大数据不仅仅拥有本身的信息价值，还拥有商业价值。大数据在结构上还分为：结构化，半结构化，非结构化。结构化简单来讲是数据库，是由二维表来逻辑表达和实现的数据。非结构化即数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。由人类产生的数据大部分是非结构化数据。

MySQL服务器的最大并发连接数是16384。

受服务器配置，及网络环境等制约，实际服务器支持的并发连接数会小一些。主要决定因素有：

1、服务器CPU及内存的配置。

2、网络的带宽。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显。

扩展资料：

优化数据库结构：

组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。

设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。·对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。

仅创建需要改进查询性能的索引。索引有助于检索，但是会增加插入和更新 *** 作的执行时间。

InnoDB的ChangeBuffering特性：

InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。大规模的数据库可能会遇到大量的表 *** 作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目。

从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O *** 作。当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。这样做可提高性能，适用于MySQL55及更高版本。

参考资料来源：百度百科-MySQL数据库

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