数据规范化与表设计优化
合理的数据库设计是存储优化的基础。通过第三范式(3NF)消除数据冗余，将重复数据拆分到关联表中，并使用外键建立关系。选择精确的数据类型（如用TINYINT代替INT）可减少30%以上的空间占用。同时建议采用垂直分割技术，将大字段分离到扩展表中。
存储引擎与压缩技术
现代数据库提供多种存储引擎选择，例如InnoDB的行压缩功能可节省40%-70%存储空间。结合透明数据压缩技术，在页级别对数据进行压缩存储，典型压缩率可达3:1。建议对BLOB类型启用客户端压缩，并通过ALTER TABLE语句启用表压缩。
| 算法 | 压缩率 | CPU消耗 |
|---|---|---|
| Zlib | 高 | 中 |
| LZ4 | 中 | 低 |
| ZSTD | 高 | 中 |
数据归档与生命周期管理
实施数据分层存储策略：
- 将3年以上的冷数据迁移到对象存储
- 1-3年历史数据使用列式存储归档
- 实时数据保留在行存数据库
通过定时任务自动清理过期日志和临时数据，建议使用时间分片表结构实现自动归档。
索引优化与碎片整理
索引占用空间可达数据量的30%-50%，需定期执行：
- 使用覆盖索引减少回表查询
- 合并重复索引，删除未使用索引
- 重建索引消除碎片
通过INFORMATION_SCHEMA统计索引使用率，保留查询频率TOP20%的索引。
分区表与分布式存储
对超过1亿行的表进行水平分区，常见策略：
- 按时间范围分区（RANGE分区）
- 按地理位置哈希分区（HASH分区）
- 按业务主键列表分区（LIST分区）
结合分布式文件系统（如HDFS）实现冷热数据分离存储，通过Sharding技术实现存储横向扩展。
数据库存储优化需采用分层治理策略，结合数据生命周期管理、存储引擎特性、索引优化和新型存储架构。建议通过定期容量监控（使用information_schema.tables）和自动化维护任务，实现存储空间的动态平衡。
