根据业务需求分析数据量的增长趋势,包括数据量的增长速度、数据类型、数据访问频率等。
评估现有数据库的性能瓶颈,包括CPU利用率、磁盘I/O、内存利用率等。
根据业务需求选择合适的存储引擎,以支持更大的数据量。
根据业务需求和数据访问频率设计合理的数据表结构,包括表字段、数据类型、索引等。
对于大型表可以使用分区表来分散数据,减少单表数据量,提高查询性能。
使用分布式数据库来支持更大的数据量和更高的并发访问。
通过增加硬件资源来扩展数据库容量,如增加内存、CPU、磁盘等。
通过增加服务器数量来扩展数据库容量,使用负载均衡器将请求分配到不同的服务器上进行处理。
定期清理无用数据可以减少数据库的存储空间,提高数据库的性能。
对于历史数据可以进行数据库压缩,减少数据库的存储空间。