容量规划需提前考虑数据增长趋势、索引优化、历史数据清理及监控机制。1. 建库时预估未来1-2年数据量并预留空间，使用分区或分库策略；2. 合理设置索引，删除冗余索引，控制前缀长度；3. 制定数据保留策略，定期归档或清理历史数据，执行时注意备份与性能影响；4. 利用监控工具持续跟踪磁盘使用情况，设置预警阈值，确保及时响应空间不足风险。
MySQL数据库容量规划其实是个容易被忽略但又很关键的问题。很多人一开始建库的时候没考虑容量，等到数据量上来，硬盘爆了、性能下降了，才开始着急。其实只要提前规划好，这类问题是可以避免的。
1. 初期设计要考虑数据增长趋势
在建库建表的时候，就要预估未来数据的增长速度。比如一张订单表，每天新增多少条数据，一年下来大概有多少条，占用多少存储空间。
举个例子：
假设一条订单记录平均占用1KB，每天新增1万条，那一年就是约3.65GB。再加上索引、日志、其他表，一年下来可能要准备几十GB的空间。
建议：
- 按照业务预估数据增长量，留出至少1~2年的冗余空间
- 不要只看当前数据量，要结合业务发展节奏来判断
- 使用分区表或分库分表策略，提前做容量拆分
2. 合理使用索引，避免空间浪费
索引虽然能加快查询速度，但也会占用大量磁盘空间。特别是对大字段（比如TEXT、JSON）建索引，很容易把空间吃掉。
常见问题：
- 有些字段根本用不上索引，却建了
- 重复索引、冗余索引没清理
- 对长字段建了前缀索引，但前缀长度没控制好
建议：
- 定期检查索引使用情况，删除不常用或重复的索引
- 对长字段建索引时，合理设置前缀长度
- 使用
EXPLAIN分析查询是否真的用到了索引
3. 定期清理和归档历史数据
很多系统跑着跑着就积累了大量历史数据，比如日志、操作记录、过期订单等。这些数据平时不怎么查，但占着空间，影响性能。
建议：
- 设定数据保留策略，比如只保留最近一年的数据
- 对历史数据进行归档，比如导出到单独的数据库或数据仓库
- 使用定时任务自动清理（比如用
DELETE或DROP PARTITION）
注意：
- 删除数据前一定要确认备份机制
- 大表删除数据要分批执行，避免锁表和影响性能
4. 监控磁盘使用情况，设置预警机制
很多人是等到数据库连不上了才发现磁盘满了。其实MySQL本身和操作系统都提供了不少监控手段。
可以做的事：
- 用
SHOW TABLE STATUS查看各表大小 - 使用监控工具（如Zabbix、Prometheus）监控磁盘使用率
- 设置磁盘空间告警，比如使用率达到80%就发通知
基本上就这些。容量规划不是一锤子买卖，而是要随着业务发展不断调整。提前规划、定期清理、持续监控，这三个动作做好了，空间不足的问题基本不会找上门。
