在系统设计中，了解硬件资源限制、数据库性能指标和常见数据规模是至关重要的。以下是整理的关键参数和参考范围，涵盖数据规模、硬件配置、数据库性能等方面：
| 字符类型 | 编码方式 | 存储大小 | 备注 |
|---|
| 英文字符 | ASCII 编码 | 1 个字符 = 1 byte | 适用于拉丁字母、数字和基本符号 |
| UTF-8 编码 | 1 个字符 = 1 byte | 兼容 ASCII，英文仍为单字节 |
| 中文字符 | UTF-8 编码 | 1 个字符 = 3 bytes | 常用汉字占 3 字节，极少数生僻字可能占 4 字节 |
| GBK/GB2312 编码 | 1 个字符 = 2 bytes | 仅支持简体中文，非 Unicode 标准 |
| 示例计算 | VARCHAR(100) UTF-8 | | |
| 英文 100 字 | 100 * 1B + 长度标识 ≈ 101B | |
| 中文 100 字 | 100 * 3B + 长度标识 ≈ 303B | |
说明：
- 英文字符 在 ASCII 和 UTF-8 编码下均占 1 字节。
- 中文字符 在 UTF-8 编码下通常占 3 字节，而在 GBK/GB2312 编码下占 2 字节。
- 示例计算 展示了
VARCHAR(100) 字段在存储不同字符时的近似大小（包含长度标识）。
| 数据类型 | 存储空间 | 示例 |
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| CHAR(n) | 固定长度，不足补空格。英/中文均按定义的长度分配空间。 | CHAR(10) 英文=10B，中文=10B（实际存储内容可能更少，但空间固定） |
| VARCHAR(n) | 可变长度，按实际字符数+长度标识（通常 1-2 字节开销）。 | VARCHAR(10) 英文"Hi"=2B+1B，中文"你好"=6B+1B |
| TEXT | 可变长度，适合大文本（额外开销存储长度）。 | 英文长文本按实际字符数+开销 |
| INT | 通常 4 bytes（固定） | INT = 4B |
| BIGINT | 8 bytes | BIGINT = 8B |
| DATE/DATETIME | DATE=3B --> 4B, DATETIME=8B | DATETIME = 8B |
| 数据类型 | 数据大小范围 | 备注 |
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| 单条用户数据（JSON 记录） | 1 KB - 10 KB | |
| 高清图片 | 1 MB - 5 MB | |
| 短视频（1 分钟） | 10 MB - 100 MB | |
| 长视频（1080p，1 小时） | 1 GB - 3 GB | |
| 数据库单表容量限制 | | |
| - MySQL/PostgreSQL | 单表建议 ≤ 500GB | 性能下降临界点 |
| - 分布式数据库（如 Cassandra） | 单表可支持 PB 级 | |
| 用户规模 | 数据总量估算 | 计算依据 |
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| 100 万用户（中等规模） | 1 TB - 10 TB | 假设每人 10 MB 数据 |
| 10 亿用户（大型系统） | 10 PB - 100 PB | 按中等规模同比放大 1000 倍 |
注：
- 中等规模按单个用户 10MB 数据计算（1M 用户 × 10MB = 10TB）
- 大型系统规模是中等规模的 1000 倍（用户量 ×1000，数据量同步 ×1000）
- PB（Petabyte）是 TB 的 1000 倍级单位（1PB = 1024TB）
| 类别 | 场景/类型 | 配置范围/规格 |
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| CPU | 轻量级服务（API 网关） | 2-4 核 |
| 计算密集型（视频转码） | 16-32 核 |
| 云服务器上限（AWS EC2） | 128 vCPU |
| 内存 | 缓存服务器（Redis） | 16 GB - 256 GB |
| 数据库节点（MySQL） | 32 GB - 512 GB |
| 大数据节点（Spark/Hadoop） | 64 GB - 1 TB |
| 硬盘 | SSD（生产数据库） | 1 TB - 10 TB（IOPS: 10K - 100K） |
| HDD（冷存储） | 10 TB - 100 TB（吞吐量：100-200 MB/s） |
| 云存储（如 S3） | 理论上无限扩展 |
| 网络类型 | 带宽范围 | 实际传输速度范围 |
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| 单机 | 1 Gbps - 10 Gbps | 125 MB/s - 1.25 GB/s |
| 跨数据中心 | 100 Mbps - 10 Gbps | 受延迟影响 |
| 数据库类型 | 读 QPS | 写 QPS | 适用场景 | 内存需求（生产） |
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| MySQL | 1K - 5K | 500 - 1K | 关系型事务（OLTP） | 16GB - 128GB |
| PostgreSQL | 5K - 50K | 1K - 10K | 复杂查询、GIS | 32GB - 256GB |
| MongoDB | 10K - 100K | 5K - 50K | JSON 文档、高吞吐 | 32GB - 512GB |
| Cassandra | 50K - 500K | 10K - 100K | 分布式写入、高可用 | 32GB - 1TB |
| Redis | 100K - 1M | 100K - 1M | 缓存、实时计数 | 8GB - 256GB |
| Elasticsearch | 10K - 50K | 5K - 20K | 全文搜索、日志分析 | 32GB - 512GB |
注：QPS 受索引设计、硬件配置和查询复杂度影响极大。
| 资源类型 | 瓶颈/限制说明 |
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| CPU | 单线程性能瓶颈（如 Python/Node.js 的 Event Loop） |
| 内存 | Java 堆内存限制（-Xmx 参数通常 ≤ 32GB，避免 GC 停顿） |
| 硬盘 | SSD 寿命（DWPD 指标，如 1 DWPD = 每天全盘写入 1 次） |
| 策略类型 | 说明 |
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| 分片（Sharding） | 单分片建议 ≤ 1TB（如 MongoDB） |
| 副本（Replication） | 通常 3-5 副本（CAP 定理权衡） |
| 服务类型 | 存储/吞吐限制说明 |
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| AWS RDS MySQL | 最大 16TB 存储、40K IOPS |
| DynamoDB | 单表无上限，但分区键热区可能限制吞吐 |
| 应用场景 | 组件/技术 | 性能指标/架构说明 |
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| 社交网络（读多写少） | 缓存层（Redis） | 100K QPS，数据热区占 20% |
| 数据库（MySQL） | 主从分离，读 QPS 10K，写 QPS 2K |
| 物联网（写多读少） | 时序数据库（InfluxDB） | 写 QPS 50K，按时间分片存储 |
- 横向扩展优先：无状态服务易扩展，数据库分片需谨慎。
- 预估峰值：按 3 倍日常流量设计容量。
- 监控与调优：实际 QPS 可能因慢查询下降 90%。
这些数字是通用参考，实际需通过压测验证（如 JMeter）。