我认为这部分是主观的，因为它可能取决于每个人对“高音量”的解释，但为了讨论，我想以一种假设的方式来解决这个问题。此外，如果这是ServerFault独有的内容，请告诉我，我很乐意转发那里。
显然，有许多着名的数据库服务器 - 其中最受赞誉的可能是MySQL。许多人发誓SQLite，PostgreSQL，甚至MSSQL（我承认只使用MySQL和SQLite）。我已经有很多成功处理MySQL的低中等（<= 1,000,000次点击/月）流量，其中数据库交互是最小的或中等的（例如，没有复杂的子查询，宽连接等），MySQL群集用于中等 - 高流量。也就是说，我想知道基于文件系统的系统对于极高流量的有效性（假设有100,000个并发连接，假设）。
总是采用“构建实体，优化它，然后通过投入更多CPU来扩展它”的方法，这对于云计算来说并非不合理，而且我不一定害怕产生奴隶以保持良好状态分散式。但从极简主义（和效率）的角度来看，对于那些具有多个并发请求的东西，似乎为机器添加更多齿轮只会增加不必要的复杂性。
我知道使用类似MySQL Cluster的东西支持在工作从属服务器上重新分配查询，如果一方失败，但是如果你有一个单一的应用程序，以便逻辑上将使用分成不同的服务器，那么是否有更高效的解决方案而不只是增加CPU？可能在 N 挂载点上使用文件系统存储？我很想得到一些关于利弊的想法。
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关于C10K问题的主题，请参阅维基百科 - 或者该页面的引用，因为维基百科页面的内容相当简单。可以说，C10K指的是拥有10,000个并发客户端的问题。你问的问题是一个数量级更大的问题 - 这在实践中相应地更难以实现。您正在迅速侵占Google的搜索范围，并且需要使用Google大小的基础架构来应对。