本文目录一览：
- 1、MySQL到底能支持多大的数据量(mysql多大数据量会影响性能)
- 2、mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?
- 3、数据库建表分区partitionbyid是根据什么原理
- 4、mysql如何处理高并发
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：服务器CPU及内存的配置 。网络的带宽 。互联网连接中上行带宽的影响尤为明显 。
MySQL22限制的表大小为4GB 。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） 。
mysql数据库中,数据量很大的表,有什么优化方案么?1、一般情况表的优化主要是索引，恰当的索引能加快查询的速度，当然索引的建立与表的主要用途有关，特别是表最频繁的操作是查询、添加、删除，查询是按哪些条件进行查询 。
2、读写分离 。尤其是写入 ， 放在新表中 ， 定期进行同步 。如果其中记录不断有update，最好将写的数据放在redis中，定期同步 3表的大文本字段分离出来 ， 成为独立的新表 。
3、可以做表拆分，减少单表字段数量，优化表结构 。在保证主键有效的情况下，检查主键索引的字段顺序 ， 使得查询语句中条件的字段顺序和主键索引的字段顺序保持一致 。主要两种拆分 垂直拆分，水平拆分 。
4、offset+limit方式的分页查询 ， 当数据表超过100w条记录，性能会很差 。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢 。
数据库建表分区partitionbyid是根据什么原理1、分区是将一个表分成多个区块进行操作和保存，从而降低每次操作的数据，提高性能 。而对于应用来说则是透明的，从逻辑上看只有一张表 ， 但在物理上这个表可能是由多个物理分区组成的，每个分区都是独立的对象，可以进行独立处理 。
2、分区是为了对表进行合理的管理以及提高查询效率，Hive可以将表组织成“分区” 。一个分区实际上就是表下的一个目录 ， 一个表可以在多个维度上进行分区，分区之间的关系就是目录树的关系 。
3、分区表 当一个表的规模很大或者并行操作非常频繁时，可以把这个表划分成若干个分区 ， 每个分区为一个存储数据的段，因其对应的物理磁盘的逻辑结构及位置不同，所以可以提高并行操作的能力 。
4、PARTITION p2018 VALUES LESS THAN MAXVALUE ENGINE = InnoDB）不过我们表已经有了当然不能这么建，除非你想导一次数据 。
mysql如何处理高并发1、这个不光是PHP与MYSQL的事情了 ， 还得有服务器、集群、网络等等各个方面的架构问题 。
2、之前遇到过因为一个字段存储的数据比较大 ， 并发高的情况下把网络带宽跑满的情况，造成网站打不开或是打开速度极慢的情况 。
【mysql 水平分表 mysql数据表水平拆分】3、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 。
4、在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选 。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具 。负载均衡 负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法 。
5、面试问到高并发怎么解决如下：1：系统拆分 将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞 。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库 ， 这样就可以抗高并发 。
6、按你的描述应该是出现了脏读 。看你写的sql，用的是乐观锁 。
