MySQL 3.22 限制的表大小为4GB。由于在MySQL 3.23 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。
InnoDB 存储引擎将InnoDB 表保存在一个表空间内，该表空间可由数个文件创建。这样，表的大小就能超过单独文件的最大容量。表空间可包括原始磁盘分区，从而使得很大的表成为可能。表空间的最大容量为64TB。
事实上MySQL 能承受的数据量的多少主要和数据表的结构有关，并不是一个固定的数值。表的结构简单，则能承受的数据量相对比结构复杂时大些。
mysql每个数据库最多可创建20亿个表，一个表允许1024列，每行的最大长度为8092字节（不包括文本和图像类型的长度）。sql server对每个表中行的数量没有直接限制，但它受数据库存储空间的限制。每个数据库的最大空间1048516tb，所以一个表可用的最大空间为1048516tb减去数据库类系统表和其它数据库对象所占用的空间。
一些常见的数据库表容量大于2GB的数据库系统包括：1. MySQL：MySQL 5.7及以上版本支持InnoDB存储引擎的表格容量可以超过4TB。之前的版本限制为2GB。2. PostgreSQL：PostgreSQL支持表格容量高达32TB。3. Microsoft SQL Server：SQL Server 2016及以上版本支持表格容量高达524,272 terabytes。4. Oracle Database：Oracle数据库支持表格容量高达8EB（1EB=1024PB）。需要注意的是，数据库表格的实际容量还取决于操作系统和硬件的限制。因此，实际可用的表格容量可能低于数据库系统所宣称的最大容量。
处理MySQL数据量大的方法有以下几种：1. 分区：将表按照一定规则分成多个小表，可以根据分区规则快速查询特定范围的数据。2. 垂直拆分：将表中的字段进行拆分，将不经常使用的字段拆分到新的表中，减少单个表的数据量。3. 水平拆分：将表按照一定规则拆分成多个子表，可以将同一张表的不同行数据存储在不同的物理位置，提高查询效率。4. 数据归档：将历史数据归档到其他存储介质中，保留最新的数据在MySQL中，将查询频率较低的数据存储在其他存储介质中。5. 增加硬件资源：如果条件允许，可以增加MySQL所在服务器的硬件资源，如增加cpu核心数、磁盘容量等，提高系统的并发处理能力和存储容量。6. 使用索引：合理地使用索引可以提高查询效率，减少数据扫描的时间。7. 对数据库进行性能优化：通过调整MySQL的配置参数、优化查询语句、使用缓存等方法提高数据库的性能。8. 数据库分片：将整个数据库分为多个子数据库，每个子数据库只负责部分数据的存储和查询，提高整个系统的并发处理能力。