接口多用户并发测压，一次查询返回50条数据。应该在数据库里预先存放多少条数据？

接口多用户并发测压，一次查询返回50条数据。应该在数据库里预先存放多少条数据？我本打算存放50条，但是想到一个数据库数据越多，查询效率也不一样，所以应该先存放多少条合适

先预估一下你的数据量有多少，如果无法得知，那就先整个几十万看看效率，后边再加几百万，多测试几组，看看各个数据量的效率

先看看功能服务哪些业务场景，不过一般针对高并发的项目，数据表一般都是百万级往上的，可以先插个100万，后面慢慢累加

要看你的数据群体是什么，针对的什么行业来衡量

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7655353
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：计算机行业毕业一年，裸辞已经两个月了，到底继续找喜欢/合适的工作，还是随便找个工作过渡下？
• 除此之外, 这篇博客: 从每天12小时的工作车间逃离，误打误撞就入了软件测试了···中的 逃离车间 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 我大学在北京学的机械工程化，毕业参加校招直接去了天津的车间，干的技术工种，那时候天天加班，12小时两班倒，又忙又累，每天下班就只想睡觉。

  这样的日子过了两年，也折磨了两年，总觉得一辈子都要消磨在这车间里了。感觉累计到临界点，两年后的某一天，终于还是放下了。

• 您还可以看一下 张飞老师的硬件开发与电路设计速成入门到精通视频教程第一部课程中的 分析整流桥电路，电容计算小节, 巩固相关知识点
  
• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  在进行接口多用户并发测压时，一次查询返回50条数据。你担忧数据库数据量的增多可能会影响查询效率。

  要预先存放多少条数据才能保持查询效率的合理性，需要考虑以下几个因素：

  1. 数据库引擎类型：不同类型的数据库引擎在处理大量数据时的性能表现不同。例如，MySQL和PostgreSQL在大数据量的查询上可能表现出不同的性能。要了解你使用的数据库引擎的性能特点并根据实际情况进行优化。

  2. 索引：为数据库表添加索引可以提高查询效率。根据你的查询需求和数据模式合理创建索引。索引可以加快查询速度，但同时也会增加存储空间和写入操作的开销。

  3. 数据表结构优化：优化数据表的结构可以提高查询效率。包括去除不必要的冗余数据、使用适当的数据类型和字段约束、规范化数据等。

  4. 数据量分割：如果预料到数据量会非常大，可以考虑将数据分割到多个表中，以减轻单个表的查询压力。

  5. 查询语句优化：合理编写查询语句可以提高查询效率。避免全表扫描、使用合适的索引、避免使用不必要的联合查询等。

  基于以上考虑因素，下面是一些可能的优化建议：

  1. 根据实际需求和性能测试结果，对数据库进行数据量测试。先预先存放一定数量的数据，然后进行性能测试观察查询效率。根据测试结果，逐步增加数据量，以找到合理的预存数据量。

  2. 根据数据表的使用情况和查询频率，合理创建索引。只为那些频繁查询的字段创建索引，避免过多的索引影响写入性能。

  3. 对数据表结构进行优化，去除不必要的冗余数据，规范化数据，选择合适的字段类型和字段约束。

  4. 考虑分割数据表。如果数据量非常大，可以将数据分割到多个数据表中，以减轻单个数据表的查询压力。

  5. 根据实际需求对查询语句进行优化。避免全表扫描，使用合适的索引，避免使用不必要的联合查询等。

  最后，根据实际情况和性能测试结果进行调优和优化。监控数据库的性能指标，及时发现和处理数据库性能问题。