журналы lighttpd, забивающие HD

В то время как этот вопрос, кажется, идет вразрез, "Стараются не задавать субъективные или спорные вопросы" принцип сайта, я не могу сопротивляться попытке ответа.

Это зависит.

Говорят о единственной конфигурации сервера, которая масштабируется к очень большим наборам данных?
Оба могут работать в этой ситуации в зависимости от набора данных, но ни один не будет, вероятно, работать очень хорошо без пользовательской конфигурации и надлежащего планирования. По моему опыту, при работе над большими наборами данных с большим количеством записей я нашел, что Пост-ГРЭС имеет меньше условий, которые вызывают блокирование, и общая производительность была лучше.

Вы говорите о много конфигурациях сервера, которые масштабируются ко многим ведомым устройствам для многих читателей?
MySQL исторически считали лидером в этом пространстве, так как это шло со встроенной асинхронной репликацией. Это больше не имеет место, если Вы не настроены против использования новейшего программного обеспечения DB; пост-ГРЭС теперь также встроили это с выпуском 9,0. Мой опыт с репликацией MySQL был более, чем соответствующим этой точке.

Вы говорите о много конфигурациях сервера, которые масштабируются многим ведущим устройствам для многих устройств записи?
Это - безусловно самый трудный способ масштабировать любой продукт и много раз может избегаться с помощью отказоустойчивых серверов. Если действительно необходимо масштабировать горизонтально для высокой доступности установок дополнений/альтернативы главных серверов, не может избежаться. Для MySQL существует MySQL Cluster NDB, который имеет опцию с открытым исходным кодом или коммерческую версию. Для Пост-ГРЭС существует много дополнений, которые могут получить Вас переменные уровни HA и объединения

В конечном счете масштабирование Вашей базы данных обычно снижается для разработки планирования. Если Ваше приложение разработано с масштабом в памяти затем система дб, которая соответствует лучше всего Вашим разработчикам, часто лучший выбор.