小于0.1秒。全文检索意图为其他应用提供高速、低空间占用、高结果相关度的全文搜索功能，其千万级响应时间小于0.1秒，可处理海量数据（已知可以处理超过100GB的文本数据，在单一CPU的系统上可处理100M文档）。
即使在面对千万级数据的海量信息时，也能在短短一秒钟内完成全文检索，确保快速而精准的数据查找。其处理能力同样出色，每小时能轻松处理百万级别的数据库数据，或是几十万篇文档，无论是中文还是其他语言，都能进行精准的分词和索引构建。
检索速度或者说响应时间是提高工作效率的保障，指的是从提交检索课题到查出资料结果所需的时间。最基本的检索速度是应该达“千万汉字，秒级响应。还有诸如收录范围（所查找的范围）、用户负担（用户在检索过程中付出精力的总和）、输出形式 （输出信息表现形式）等指标也是衡量全文检索系统优劣的要素。
有人说 2000 万行，也有人说 500 万行。那么，你觉得这个数值多少才合适呢？曾经在中国互联网技术圈广为流传着这么一个说法：MySQL 单表数据量大于 2000 万行，性能会明显下降。事实上，这个传闻据说最早起源于百度。
W条记录对MYSQL应该不是问题。MYSQL本身对一张表的记录总数的容量很大。查询语句主要的效率影响是在索引设置上。
一般1w以内的数据量，效率差距不明显，超过1w以上，特别是表字段特别多的，效率就明显有差距了。这时可以考虑给经常查询的字段添加索引，以提高查询性能。如果超过10w且效率明显很低的表，索引也优化过了，那就该考虑分表了。
最好控制在80个以内，如果再多对数据库性能影响比较大，而且不利于管理。
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）。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。
优化层级与指导思想 优化层级 MySQL数据库优化可以在多个不同的层级进行，常见的有：SQL优化 参数优化 架构优化 本文重点关注：参数优化 指导思想 日志先行 -- 一个事务能否成功提交的关键是日志是否成功落盘，与数据没有太大的关系；也就是说对写的优化可以表述为各方面的资源向写操作倾斜。
至于优化若是指创建好的表，不能变动表结构的话，那建议InnoDB引擎，多利用点内存，减轻磁盘IO负载，因为IO往往是数据库服务器的瓶颈。
使用LOAD DATA INFILE从文本下载数据这将比使用插入语句快20倍。
万级的计数单位是万、十万、百万、千万。具体来说，万级的数位有万位、十万位、百万位和千万位，对应的计数单位为万、十万、百万和千万。这些计数单位都是基于万这个概念，表示的是相对较大的数量级。在实际应用中，这些计数单位被广泛用于表示大额的金额、人口数量、距离等。
万级的计数单位表示十个千，百个百，千个十，万个一。
万级包括的计数单位有：万、十万、百万、千万；表示多少个万；从右边起，每4个数位分一级，个级的数位有：个位、十位、百位、千位，表示多少个一。我们常用的是十进制计数法，所谓“十进制”就是每相邻的两个计数单位之间的关系是：一个大单位等于十个小单位，也就是说它们之间的进率是“十”。
万级的计数单位有万、十万、百万、千万。我们常用的是十进制计数法，所谓“十进制”就是每相邻的两个计数单位之间的关系是：一个大单位等于十个小单位，也就是说它们之间的进率是“十”。
