數據庫作為數據存儲和管理的重要工具，其大小行里程也影響著應用的穩定性和性能。而MySQL作為開源數據庫的佼佼者，其使用者長期以來也備感單表數據量過大時執行SQL語句緩慢的問題。那么請問，何時需要對MySQL單表進行分表呢？

首先，需要了解MySQL單表的最大容量，事實上不同MySQL版本對表大小的限制也不同。那么，在MySQL 5.6以下的版本，單表最大容量是256TB，而5.6及以上版本則提升至2^64-1字節。雖然可能不會達到這個存儲大小限制，但當單表數據達到數百GB級別，查詢和修改數據的效率必將大打折扣。

同時，隨著數據的增加，索引和表的大小不斷增大，每次查詢和更新所需要的時間和系統資源都會隨之變高。尤其當表中的記錄總數突破百萬或千萬后，可能會導致增加或刪除某條記錄的速度變緩慢。此時，MySQL以單表為基礎的數據模式就顯得不足以滿足應用程序的需求。

CREATE TABLE orders (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
customer_id INT NOT NULL,
order_date DATE,
shipped_date DATE,
order_status INT,
remarks VARCHAR(255),
PRIMARY KEY (id),
INDEX (customer_id),
INDEX (shipped_date),
INDEX (order_status)
) ENGINE = InnoDB;

在實際的應用場景中，常常會遇到一個訂單表orders，既需要根據客戶id查詢某個訂單，也需要根據發貨日期和訂單狀態查詢訂單。如果orders表中有百萬或千萬級別的數據，那么讓它們都存在于同一個表中，查詢和更新的效率就會大打折扣。

因此，當單表達到一定數據量后，應該把數據按某種方式拆分成多個表來存儲。通常是按月份、按年份等時間劃分，但也可以根據業務需求的復雜程度來劃分。

舉例來說，如果要將上述的訂單表orders按照日期來分表存儲，可以按照訂單的發貨日期來拆分，譬如從2015年開始按每年存儲一張orders表。當然，我們可以使用一些開源的MySQL數據自動分片工具，譬如mycat、sharding-sphere等。

以上就是MySQL單表達到一定數據量就需要分表存儲的原因和方法。若想使應用程序具有高穩定性和性能，數據存儲的設計必須和應用程序的需求緊密結合，才能更好的服務用戶。