云服务器
一台云服务器可以承载的数据库数量取决于多个因素，包括服务器配置、数据库类型、工作负载和性能需求等。以下是关键考虑点和一般建议：
1. 服务器硬件配置
- CPU/内存：数据库对计算和内存敏感。例如，MySQL或PostgreSQL等关系型数据库在高并发时可能需要更多CPU核心和内存。若服务器有16核CPU和32GB内存，可轻松运行多个中小型数据库实例。
- 存储：SSD能显著提升I/O性能。需确保存储空间和IOPS（每秒输入输出操作次数）能满足所有数据库的需求。
- 网络带宽：高流量应用（如电商数据库）需分配足够带宽以避免瓶颈。
2. 数据库类型与规模
- 轻量级数据库（如SQLite、Redis）：单服务器可部署数十甚至上百个实例，因资源占用低。
- 中型关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）：建议每个实例独占资源。例如：
- 小型业务（低并发）：一台服务器可运行5-10个实例。
- 大型业务（高并发）：可能需专享服务器，甚至分库分表。
- 大型分布式数据库（如MongoDB分片集群、Cassandra）：单个集群可能跨越多台服务器，单机实例数较少。
3. 工作负载模式
- OLTP（在线事务处理）：高并发写入/查询需更多资源，建议减少实例数。
- OLAP（数据分析）：资源集中在少数实例，但需大量CPU/内存处理复杂查询。
- 混合负载：需隔离关键业务数据库，避免资源竞争。
4. 虚拟化与容器化
- 虚拟机（VM）：每个数据库实例可运行在独立VM中，通过Hypervisor分配资源（如AWS EC2、阿里云ECS）。
- 容器（Docker/Kubernetes）：更轻量级，适合微服务架构。单机可部署更多容器化数据库（如MySQL容器），但需注意资源限制。
5. 云服务商限制
- 厂商配额：某些云平台限制单服务器的数据库实例数（如AWS RDS Proxy默认限制）。
- 托管服务：若使用云数据库（如阿里云RDS、Azure SQL），单服务器通常仅运行一个主实例（带只读副本）。
一般建议
- 测试评估：通过监控工具（如Prometheus、Grafana）观察资源使用率（CPU、内存、磁盘I/O）。
- 隔离关键业务：生产环境的核心数据库建议独占资源。
- 横向扩展：若需更多数据库，考虑分布式架构或读写分离。
示例场景
- 场景1：2核4GB云服务器 + 多个SQLite/Small Redis → 可运行10-20个。
- 场景2：8核16GB服务器 + 3个MySQL实例（每个2核4GB） → 适合中小型Web应用。
- 场景3：32核64GB服务器 + 1个大型PostgreSQL（OLTP） → 专用于高并发交易系统。
结论：没有固定答案，需根据实际需求调整。建议从少量实例开始，逐步扩展并监控资源使用情况。