一、需求分析与资源规划
搭建数据库前需明确业务场景：预估日均访问量、数据增长速率及查询复杂度。小型网站（如日访问<1万）可选择单节点配置（2核CPU/4GB内存），中大型应用则需分布式架构。通过压力测试工具模拟峰值负载，可避免初期过度投资。
| 规模 | CPU | 内存 | 存储类型 |
|---|---|---|---|
| 小型 | 2核 | 4GB | SSD 100GB |
| 中型 | 4核 | 8GB | SSD RAID 500GB |
二、硬件与存储选型策略
采用分层存储方案可显著降低成本：将热数据存放于SSD提升I/O性能，冷数据迁移至HDD。内存分配遵循“80%常用数据缓存”原则，例如8GB内存配置建议预留6GB作为数据库缓存。
三、数据库架构优化方案
通过读写分离和索引优化可降低硬件负载。主库处理写操作，从库承担80%查询请求。建立复合索引时遵循最左前缀原则，减少全表扫描概率：
- 分析慢查询日志
- 使用EXPLAIN优化执行计划
- 定期重建索引碎片
四、云服务与虚拟化技术
云数据库服务（如RDS）比自建方案节省30%运维成本，但需注意隐藏费用：
容器化部署通过资源隔离可提升硬件利用率，Kubernetes集群实现自动扩缩容。
五、监控与动态调整机制
建立核心性能指标体系（QPS/连接数/缓存命中率），设置阈值告警。每月进行成本效益分析，根据业务增长弹性升级配置。
平衡性能与成本需贯穿数据库生命周期：初期精确评估需求，中期优化架构设计，后期动态调整资源配置。采用混合云架构与自动化运维工具，可在保证SLA的前提下降低30%-50%总体拥有成本。
