一、数据存储结构优化
合理的表结构设计是容量优化的基础，包括：
- 使用最小化字段类型，如用TINYINT代替INT存储状态值
- 实施反范式化设计，将低频访问字段分离为扩展表
- 避免过度范式化导致的关联表数量膨胀
二、存储引擎与文件格式选择
不同存储引擎和文件格式对存储效率有显著影响：
- InnoDB引擎支持行压缩格式ROW_FORMAT=COMPRESSED
- 列式存储引擎可降低重复数据存储开销
- 动态行格式(dynamic)适合包含BLOB字段的表
三、分区与归档策略
通过数据生命周期管理实现容量控制：
- 按时间维度分区历史数据(如按月分区)
- 建立自动归档机制转移冷数据到廉价存储
- 设置数据保留策略自动清理过期记录
四、压缩与去重技术
现代数据库支持多种存储优化技术：
| 类型 | 压缩率 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 页压缩 | 30-50% | 常规结构化数据 |
| 列压缩 | 50-80% | 数据仓库场景 |
| 字典编码 | 70-90% | 重复字段值存储 |
数据库容量优化需要从存储结构、引擎特性、数据生命周期管理三个维度协同优化。通过合理的表设计结合压缩、分区、归档策略，可降低40%以上的存储需求，同时保持业务查询效率。定期监控存储增长趋势并动态调整策略，是维持优化效果的关键。
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