数据库容量暴涨时优化方案
数据库容量暴涨时优化方案
一、问题诊断与分析
1.1 容量暴涨根因分析
当数据库容量异常增长时，首先需要定位具体原因：
- 数据膨胀：业务数据自然增长或设计缺陷导致
- 索引过度：过多或过大的二级索引占用空间
- 日志堆积：事务日志、慢查询日志等未及时清理
- 碎片化：频繁的增删改操作导致存储空间碎片
- LOB溢出：大对象(BLOB/TEXT)存储策略不当
关键结论：通过
SHOW TABLE STATUS分析表空间使用情况，使用information_schema库获取精确存储统计
ai专栏：https://duoke360.com/tutorial/path/ai-lm
1.2 监控指标建立
建立容量监控体系：
-- MySQL示例
SELECT table_schema '数据库',ROUND(SUM(data_length+index_length)/1024/1024,2) '大小(MB)'
FROM information_schema.tables
GROUP BY table_schema;
二、架构层优化
2.1 分库分表策略
-
水平分片：按数据行拆分到不同物理表
- 范围分片（按ID/时间范围）
- 哈希分片（一致性哈希算法）
-
垂直分片：按列拆分热点字段到独立表
- 分离大字段到扩展表
- 冷热数据分离存储
关键结论：分片键选择要避免热点问题，建议采用复合分片键(如user_id+timestamp)