一、数据库设计优化
通过数据库规范化设计可减少30%以上的冗余存储空间。将重复字段拆分为独立表并使用外键关联，例如用户地址信息单独存储可避免多行数据重复。选择合适的数据类型同样关键，用TINYINT代替INT类型可节省75%的存储空间。
| 场景 | 推荐类型 |
|---|---|
| 布尔值 | BIT(1) |
| 短文本 | VARCHAR(50) |
| 日期 | DATE |
二、存储策略优化
采用分层存储策略可将存储成本降低40%以上。将高频访问的热数据存储在SSD，低频冷数据迁移至HDD或对象存储。通过水平分表将单表控制在500万行以内，例如按时间维度拆分历史订单表。
- 热数据：SSD存储，保留最近3个月数据
- 温数据：HDD存储，保留1年内数据
- 冷数据：对象存储，保留历史归档
三、索引与查询优化
合理的索引设计可减少20%-50%的存储占用。避免在低基数字段（如性别）创建单列索引，优先使用复合索引覆盖高频查询条件。定期执行OPTIMIZE TABLE命令可回收碎片空间。
- 分析慢查询日志定位低效SQL
- 使用
EXPLAIN检查执行计划 - 删除未使用的冗余索引
四、数据清理与归档
建立数据生命周期管理策略可释放30%-60%存储空间。通过定时任务自动清理过期日志，对超过5年的业务数据实施归档压缩。重要数据需采用逻辑删除标记替代物理删除，避免误操作。
五、压缩与编码技术
启用InnoDB页压缩可使表空间减少50%，结合列式存储格式（如Parquet）可提升压缩率至70%。采用Snappy或LZ4实时压缩算法，在CPU消耗与存储节省间取得平衡。
通过规范化设计、存储分层、索引优化、定期清理和压缩技术的综合应用，可有效降低40%-70%的数据库存储成本。建议建立定期健康检查机制，结合业务特征选择最优组合方案。
