在 MySQL 中进行分表时，分表的数量应根据数据量和查询需求等多个因素来确定。

以下是一些可供参考的指导原则：

1. 数据量：当数据量较大时，需要进行分表以避免单个表的数据过大，导致查询、插入、更新和删除等操作时间过长。

2. 计算机硬件性能：计算机硬件的性能是进行分表数量定的一个重要因素。例如，一个性能较好的计算机可能能够支持更多的分表，而一个性能较差的计算机则可能需要更少的分表。

3. 查询需求：查询需求的差异也会影响分表的数量。如果某些查询需求经常需要跨越多个表进行查询、聚合或分析，则尽可能减少分表数量可能更好，否则可能需要更多的分表。

4. 数据访问模式：数据访问模式也应考虑在内。例如，如果数据访问模式较为平均并且每个数据区间的大小也相对一致，则可以考虑将数据划分为更多的分表。反之，如果访问模式存在热点数据的话，则需要增加分表数量，以缓解热点数据的压力。

总而言之，分表的数量应根据具体情况来确定。考虑到以上因素，可以选择一个合适的分表策略，避免单个表的数据量过大而导致性能问题。

在 MySQL 中进行分表的个数并没有一种标准的规定，因为它通常取决于你应用的特定需求和性能要求。一般而言，当表中的数据达到较大的规模时，就需要将表进行拆分，以便更好地管理和优化查询性能。

以下是一些可供参考的指导原则：

1. 数据规模：根据实际数据规模来确定分表个数。如果表内数据量较小，那么不需要进行分表；如果数据量较大，可以根据需求进行分表。

2. 数据增长率：考虑未来数据增长的速度，同时需要根据查询频率高的字段进行垂直拆分或水平拆分。

3. 硬件配置：根据硬件配置来决定分表个数。如果服务器资源有限，如 CPU、内存等，那么需要进行更多的分表以缓解请求的压力。

4. 查询效率：当查询效率变得很慢时，需要考虑增加数据表的数量以提高查询效率。

总之，分表个数的选择应该考虑到实际情况和需求，涉及到硬件配置、数据规模和查询效率等因素。