要查看MySQL数据大小的增长量，可以使用以下方法：
1. 使用MySQL的内置函数：可以使用`SHOW TABLE STATUS`命令来获取每个表的数据大小。通过比较不同时间点的数据大小，可以计算出增长量。
2. 使用监控工具：可以使用专门的MySQL监控工具，如Percona Monitoring and Management（PMM）或MySQL Enterprise Monitor（MEM），这些工具可以提供实时的数据大小信息和增长趋势图表。
3. 使用查询语句：可以编写查询语句来计算数据大小的增长量。例如，可以编写一个查询语句来计算两个时间点之间的数据大小差异，并将结果显示出来。
无论使用哪种方法，都需要定期记录数据大小，并进行比较，以便了解MySQL数据的增长情况。这样可以帮助您进行容量规划和性能优化。
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。
所以，如果你的操作系统支持单个文件超过1T，应该没有什么问题
MySQL查询一个拥有百万数据的数据表的时间取决于多个因素，包括但不限于以下几点：
1. 硬件配置：数据库服务器的硬件配置（如CPU、内存、硬盘等）将直接影响查询性能。更高的配置通常能提供更快的查询速度。
2. 索引设计：数据表是否有适当的索引会对查询速度产生重大影响。合理创建索引可以加快查询速度，并降低数据库的负担。
3. 查询复杂性：查询本身是否涉及多个表、复杂的条件、连接操作等，都会对查询性能产生影响。更复杂的查询可能需要更长的时间来完成。
4. 数据库优化：MySQL提供了一些优化工具和技术，如查询优化器、缓存机制等，它们可以帮助提高查询性能。确保数据库配置和优化设置良好，可以减少查询时间。
除了这些因素外，网络延迟、数据量的大小、其他数据库负载等因素也会对查询时间产生影响。因此，很难给出一个具体的时间范围来回答查询一个拥有百万数据的数据表需要多久。
一种常见的方式是通过优化和索引来改善查询性能，合理设计数据库结构和查询语句，避免全表扫描和不必要的数据访问，以提高查询效率。可以尝试使用EXPLAIN语句来分析查询计划，并根据优化结果进行相应的调整。
如果您遇到查询速度较慢的情况，建议进行性能优化、索引优化以及数据库结构的优化，以提高查询速度。此外，根据实际需求和业务场景，可以考虑对数据进行分库分表、数据分片等方案来进一步提升查询性能。
100万条起查询速度已经需要七秒了。在开发过程中我们进场使用分页，核心技术是使用limit进行数据的读取，
在mysql数据量大的情况下分页起点越大查询速度越慢。
MySQL的最大容量取决于多个因素，包括MySQL版本、数据库引擎、操作系统和硬件等。以下是一些常见的限制和建议：
1. 数据库大小限制：根据MySQL版本和数据库引擎的不同，数据库的最大大小可能会有所不同。例如，在MySQL 5.7版本中，InnoDB引擎的最大数据库大小约为64TB，而MyISAM引擎的最大数据库大小约为256TB。请注意，这些数字是理论上的限制，实际上受限于操作系统和硬件的限制。
2. 文件系统限制：数据库的大小还受到操作系统文件系统的限制。一些常见的文件系统，如EXT4和NTFS，都支持大容量文件。但是，不同的文件系统具体支持的最大文件大小和最大文件数可能有所不同，您应该查阅相应的文档以了解详细信息。
3. 硬件限制：数据库的容量还受到硬件配置的限制。主要的限制因素通常是存储设备的容量和性能。使用更大的硬盘或RAID配置可以增加可用的存储空间。
尽管MySQL可以容纳很大的数据库，但在设计和管理数据库时，仍建议根据数据增长的趋势和需求来考虑适当的扩展和分区策略。此外，对于大型数据库，合理的索引和查询优化也是提高性能的重要因素。