1. MSSQL表行数上限
MSSQL表的行数上限由其使用的数据页内存容量和表中每行数据的大小决定。每个数据页的大小为8 KB，当表中每行数据大小不变的情况下，表格的行数上限为2,461,520行。如果表中每行数据的大小不同，则表格的行数上限会因为数据页内存容量被占用完而降低。此时，开发者需要使用分区表的方式，将表格中的数据拆分储存在多张表中，从而避免达到表格的行数上限。
在MSSQL 2016之前的版本中，单个表格中的行数上限限制较弱，仅能储存数百万行数据。随着MSSQL的版本升级，表格行数上限也逐渐提高。目前，SQL Server 2019可支持100万TB的数据库容量。
2. 应用规模分析
2.1. 小型应用程序
在小型应用程序中，表格的行数上限问题不需要过多关注。通常情况下，小型应用程序数据库中的表格都是以数百、数千、数万行为单位存储，相对于MSSQL表的行数上限而言，数据量较小。因此，无需使用分区表的方式进行拆分，也不需要对表格的行数上限过多担忧。
2.2. 中型应用程序
对于中型应用程序，MSSQL表的行数上限开始成为一个需要考虑的问题。开发者需要观测表格的数据量，在表格接近行数上限时，考虑使用分区表的方式将表格中的数据拆分储存在多张表中，以避免系统的性能产生不良影响，并确保系统稳定性。
常用的应对措施是使用多表联合查询、垂直切分、实现水平拆分。
多表联合查询，即在查询数据库中使用UNION/UNION ALL连接操作，将多张表合并为一个虚表输出。这种方式的优点是在查询数据时，可以一次性查询多张表格中的数据，从而避免了重复查询的时间浪费。但是，这种方式也有局限性，因为数据库中的表格数据过大，很可能会导致查询速度变慢，降低系统的整体性能。
垂直切分，即将表格的列数据分离到不同的表格中。这种方式在处理表格数据中的敏感信息时较为常见，可以使同一类数据的访问与更新行为分别存储于不同的表中，从而降低数据泄露的风险，并在一定程度上提升了系统的性能与可操作性。
水平拆分，即在表格数据上进行切分，将不同数据段的数据储存在不同的表格中。这种方式常用于解决单个表格数据量过大的问题，其时效性与通用性很强。但是数据的拆分与分配过程较为复杂，而且在后续的表操作中也需要考虑数据库中可能存在的锁与导致系统阻塞的因素。
2.3. 大型应用程序
对于大型应用程序，表格的行数上限与数据存储的管理都是需要考虑的问题。大型应用程序中的数据量通常超过数十万行，很可能超过MSSQL表的行数上限。因此，表格数据的拆分是大型应用程序数据管理中的常规操作。此外，也要对数据查询与维护过程中可能发生的错误进行高效的监控，保证系统的稳定性。
常用的应对措施是使用硬件资源协同、分布式管理的方式来进行数据管理。
硬件资源协同包括了对硬件架构和系统运行过程中的硬件调配与优化。包括CPU的数量、速率、硬盘I/O资源、固态硬盘、存储架构的优化配置等。硬件资源协同可以参考“等比放大”的概念，将硬件资源建立分层的资源链条，实现整个网络在极端情况下只会出现一定的性能成本。
分布式管理是指将数据分散存储于多个物理系统上，并在数据读取和查询时，通过网络协议和技术实现对数据的统一管理与协调。分布式管理常用于大型的应用系统中，可以有效提高系统的扩展性与性能，并且减少单系统的故障率。
总结
在MSSQL表中，表格的行数上限是大型应用程序开发者需要注意的问题。在不同规模的应用程序中，需要针对表格的行数上限问题，实现数据的增强、搜索技术的优化、硬件资源的协同等，从而实现系统的稳定性、扩展性、性能提升等目标。