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1、MySQL 22 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 23 中使用了MyISAM 存储引擎，最大表尺寸增加到了65536TB（2567 _ 1字节）。
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2、mysql的最大数据存储量没有最大限制。最多也就是单字段的长度有限制，那跟字段的数据类型有关，而对于数据表的大小一般不要超过2G，超过了效率会比较慢，建议分开多表存。
3、有的，默认100最大。不过可以通过修改配置文件来增大的。
4、在mysql中，每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许定义1024列，每行的最大长度为8092字节(不包括文本和图像类型的长度)。
5、由于在MySQL23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操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。
1、例子：SELECT AVG(uid) FROM user得到查询结果：5000当然在此统计 uid 的平均数是无实际生产意义的，只是为了演示 AVG() 语法的用法。统计数据之和SELECT SUM() FROM 语法用于从数据表中统计数据之和。
2、在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些核心的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。
3、Java 并发包中的 AtomicFieldUpdater 类似，也是利用 CAS 机制，并不会对数据加锁，而是通过对比数据的时间戳或者版本号，来实现乐观锁需要的版本判断。 分库与分表的目的在于，减小数据库的单库单表负担，提高查询性能，缩短查询时间。
以目前的硬件条件，无论你怎么优化，都不可能在生产环境中做到“每秒1000次的并发访问”，除非你拿来做测试的是只有几条数据的表和最简单的查询。 如果你完全不懂负载平衡，读写分离，群集这些概念的话。
测试时可以执行并发连接数，并指定SQL 语句（可以在命令行上执行，也可以把SQL 语句写入到参数文件中）。如果没有指定SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询schema 的SELECT 语句。
首先你要确定你要检测的时间点（可能是每隔几分钟）。我觉得你应该新建一个表，放置监测点及并发数的信息；然后要写一个存储过程来运算（参数为开始检测时间，结束检测时间，间隔）。一个SQL语句没有办法完成的。
对于令牌桶算法，每秒产生 100 个令牌，系统容量 200 个令牌。正常情况下，业务请求 100/s 时，请求能被正常被处理。当有突发流量过来比如 200 个请求时，因为系统容量有 200 个令牌可以同一时刻处理掉这 200 个请求。
尽管你可以调节很多MySQL服务器上的变量，但是在大多数通常的工作负载下，只有少数几个才真正重要。如果你把这些变量设置正确了，那么修改其他变量最多只能对系统性能改善有一定提升。
mysql中一个中小型的网络数据库，比oracle和sqlserver小， 但是并发能力远超过acess这样的桌面数据库。redis是一个支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库。可以认为redis比mysql简化很多。mysql支持集群。
Redis是单线程。简化算法的实现，并发的数据结构实现不但困难且测试也麻烦。第二，单线程避免了线程切换以及加锁释放锁带来的消耗，对于服务端开发来说，锁和线程切换通常是性能杀手。
提高数据库的并发处理能力；避免写请求锁表阻塞读请求；避免单点，提高数据库的可用性；而使用Redis作为DB前面的缓存，是为了减少对MySQL的压力，提高系统的处理效率。二者解决的问题域不同，不存在谁替代谁。
mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢。redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快。存储类型不同 redis存储的是key-value格式的数据。
同时利用队列处理器定时将数据写入mysql。
