在當前的互聯網時代，數據的產生速度非常快，因此能夠處理大數據量的數據庫系統變得越來越重要。MySQL作為一種開源的關系型數據庫管理系統，其處理大規模數據時的性能表現備受關注。那么，MySQL能夠承受多大的數據量呢？

首先，MySQL的存儲容量取決于所使用的存儲引擎。常用的存儲引擎包括InnoDB、MyISAM、Memory等。其中，InnoDB是MySQL默認的存儲引擎，也是支持事務性和行級鎖定的最常用的存儲引擎之一。

根據官方文檔的介紹，MySQL InnoDB存儲引擎最大的數據庫容量為64TB（即64萬GB）。但是，在實際應用中，MySQL的存儲容量并非只取決于引擎的能力，還受制于硬件設施的限制。例如，如果服務器硬件配置不佳，那么在達到64TB之前，系統可能會因運行緩慢或者超時而受到影響。

除此之外，還有一些注意事項可以幫助我們在處理大規模數據時更好地使用MySQL。其中之一就是合理地使用分區表。分區表將一個大的表拆分成多個較小的子表，每個子表都存儲部分數據，從而使得查詢和處理較大的表時更加高效和優化。

CREATE TABLE logs (
id BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL,
user_name VARCHAR(20),
op_time TIMESTAMP NOT NULL,
...
PRIMARY KEY(id, op_time) -- 分區鍵
)
PARTITION BY RANGE(YEAR(op_time) * 100 + MONTH(op_time)) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (201701),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (201702),
...
PARTITION p12 VALUES LESS THAN (201801)
);

以上是一個分區表的創建例子，在使用時需要根據實際數據情況進行更改。另外， MySQL還提供了一些其他的工具和技術，例如索引、查詢優化、緩存等，能夠讓我們更好地利用MySQL的存儲能力，更加高效地進行數據管理和處理。

總之，雖然MySQL具備管理大規模數據的能力，但由于其存儲容量取決于硬件配置和系統優化等因素，因此在應用時需要謹慎考慮和規劃，以達到最佳性能表現。