一、数据库存储容量规划策略
预估数据增长量是容量规划的基础，建议结合历史数据增长率（至少分析过去6个月趋势）和业务发展预期，推算未来12-24个月的数据量。采用3:2:1存储分配原则：主存储空间占30%用于高频访问数据，二级存储占20%存放历史记录，保留10%作为应急缓冲区。
推荐实施数据压缩技术，对BLOB类型字段启用LZ4压缩算法，可使存储需求降低40%以上。通过ALTER TABLE命令对非关键字段启用行压缩，同时监控CPU利用率确保压缩开销可控。
二、查询性能优化核心方法
索引优化应遵循80/20法则：对20%高频查询字段创建B+树索引，复合索引字段数控制在3列以内。每月使用SHOW INDEX_STATISTICS分析索引使用率，淘汰利用率低于5%的冗余索引。
SQL查询优化要点：
- 避免全表扫描，WHERE条件字段必须带索引
- 分页查询使用
WHERE id > [last_id] LIMIT 20替代OFFSET - 事务处理时间控制在200ms以内
三、存储分层与归档实践
建立三级存储体系：
- 热数据（3个月内）：SSD存储，保留完整索引
- 温数据（3-12个月）：HDD存储，仅保留必要索引
- 冷数据（12个月+）：对象存储，按季度压缩归档
使用分区表管理时序数据，按月份划分分区。通过ALTER TABLE DROP PARTITION实现自动过期数据清理，配合触发器完成归档日志记录。
四、持续维护与监控机制
建立每日健康检查清单：
- 监控存储空间增长率（阈值：周增幅>15%）
- 检查慢查询日志（阈值：>500ms）
- 验证备份完整性
配置自动化运维流程：
| 指标 | 警告阈值 | 危险阈值 |
|---|---|---|
| CPU使用率 | 70% | 90% |
| 缓存命中率 | 95% | 85% |
通过容量预判机制与智能存储分层，可使数据库存储成本降低30%-50%。配合索引动态优化与查询重构，查询响应速度可提升3-5倍。建议每季度进行全链路压力测试，持续验证优化策略的有效性。
