一、性能需求分析
数据库服务器的性能由处理器、内存和网络共同决定。建议选择多核高频CPU处理并发事务，如Intel Xeon或AMD EPYC系列处理器。内存容量建议为数据库大小的1.5倍以上，确保索引数据常驻内存。网络带宽需匹配业务规模，采用万兆光纤接口可避免I/O瓶颈。
- 事务处理能力（TPS）
- 查询响应时间（RT）
- 最大并发连接数
二、存储方案设计
SSD固态硬盘相比SATA机械硬盘可提升5-10倍I/O性能，推荐NVMe协议SSD满足高频读写场景。采用RAID 10阵列实现读写加速与数据冗余，分布式存储方案如Ceph适合PB级数据存储。冷热数据分离策略可优化存储成本，将历史数据迁移至低成本存储介质。
三、可靠性架构设计
硬件层面需配置ECC内存和双电源冗余，软件层面建议部署MySQL主从复制或MongoDB分片集群。数据库集群方案应包含自动故障切换机制，如Keepalived实现VIP漂移。定期进行全量备份与增量备份，建议采用AES-256加密存储敏感数据。
- 99.9%可用性（年宕机≤8.76小时）
- 99.99%可用性（年宕机≤52分钟）
- 99.999%可用性（年宕机≤5分钟）
四、扩展性规划策略
垂直扩展优先升级CPU和内存，水平扩展建议采用分库分表方案。云数据库支持弹性扩容特性，如AWS RDS可在5分钟内完成存储扩容。微服务架构下推荐使用读写分离模式，将OLTP与OLAP业务分离处理。
选择数据库托管服务器需平衡性能、成本与扩展性，建议中小型企业采用云数据库服务降低运维复杂度，大型企业可自建分布式集群保障数据主权。定期进行压力测试与容量规划，确保系统满足业务增长需求。
