问题的原因是需要处理每秒超过100个插入查询。解决方法有多种：

1. 使用MyISAM引擎：如果操作的主要场景是大量插入操作，MyISAM是一个更快的选择。但是，根据数据使用情况的不同，这个答案可能会有很大的变化。如果这是一个存档应用程序，可以考虑使用ARCHIVE存储引擎。它最适合于只写一次，很少读取的应用。

2. 调查INSERT DELAYED：它允许客户端程序发出插入命令后立即返回，而不需要等待插入完成。不过，这会在mysqld进程中消耗内存。如果这种操作方式符合您的需求，那么这是选择MyISAM引擎的一个有力原因。

3. 注意目标表中的索引：维护索引是服务器插入工作负载的重要组成部分。

4. 查看MariaDB：它是MySQL的兼容分支，具有一些更高级的存储引擎和功能。

根据类似应用程序的经验，我们采取了两个方法来解决这个问题：

1. 使用消息队列系统：只运行几个进程来执行实际的插入操作。原始客户端将其日志记录写入消息队列，而不是直接写入数据库。（Amazon AWS的SQS是这样一种消息队列系统的例子）。

2. 重新设计插入过程：使用LOAD DATA INFILE一次性加载大量的日志行。

通过采取这些措施，我们的应用程序的工作负载逐渐增加，服务器可以跟得上。请注意，这种工作负载在廉价的共享托管服务或AWS微实例上是不可行的。

问题：选择哪种引擎来处理每秒超过100个插入查询的情况

原因：简单的一行插入代码在任何引擎中的性能是有限的，特别是在InnoDB引擎中，最多只能达到每秒大约100行。然而，我们可以通过一些调整来提高性能，例如设置innodb_flush_log_at_trx_commit参数为2，将innodb_buffer_pool_size设置为可用内存的70%。

解决方法：

1. 如果用户同时向同一张表插入多行数据，可以使用LOAD DATA或者批量插入（INSERT ... VALUES (...), (...), ...）来实现更快的插入速度。

2. 不要过度依赖MyISAM引擎，因为它的性能并不是InnoDB的10倍甚至100倍。在当前版本的MySQL中，很难找到一个经过良好调整的应用程序在MyISAM引擎下比InnoDB引擎更快。而且，MyISAM在发生崩溃时可能会出现数据损坏，而InnoDB则不会。

3. 使用ARCHIVE引擎可以节省磁盘空间，但会增加CPU的负担。使用MEMORY引擎可能更快，因为它没有I/O操作，但是考虑到数据量的大小，这个引擎可能不适用。

4. 如果每秒插入100行数据，相当于每天8百万行，每年30亿行。是否会定期清理数据？是否会对数据进行查询？如果需要清理数据，可以考虑使用分区表来提高性能；如果需要查询数据，可以考虑使用汇总表来加速查询。

5. 在创建索引时，尽量减少索引的数量。如果你有一个"随机"索引，比如UUID，并且有10亿行数据，无论使用哪种引擎，无论做任何调整，每秒只能插入100行数据。是否需要进一步解释呢？

6. 如果这是一个队列系统，建议直接执行任务，而不是排队等待。

建议使用InnoDB引擎，并进行适当的调整。使用批量插入，避免创建过多的索引等。