一、需求分析与性能评估
在数据库选型前，需明确业务场景的访问量级、数据规模及并发请求峰值。通过压力测试工具评估TPS(每秒事务数)和QPS(每秒查询数)指标，结合未来3年的增长预期制定容量规划。建议采用80/20原则，优先满足80%高频场景的性能需求。
二、硬件与云服务选型策略
根据工作负载特点选择硬件配置：
- OLTP场景优先选用高主频CPU和低延迟SSD存储
- 分析型数据库侧重多核CPU和大内存配置
- 云数据库建议采用弹性伸缩架构，按需启用只读副本
| 类型 | IOPS | 成本/GB |
|---|---|---|
| HDD | 500 | $0.03 |
| SSD | 3000 | $0.10 |
| NVMe | 16000 | $0.25 |
三、性能优化关键手段
通过技术手段提升性价比：
- 建立复合索引减少全表扫描
- 启用查询缓存机制降低重复计算
- 采用分区表技术分散I/O压力
注意避免过度索引导致存储成本增加，建议索引容量不超过数据量的20%。
四、长期监控与成本控制
建立完善的监控体系，重点跟踪：
- CPU利用率峰值时段
- 慢查询比例变化
- 存储空间增长率
建议每季度进行参数调优，通过调整InnoDB缓冲池大小等参数实现资源利用率最大化。
