对于一个容量为200M的SQL数据库来说，其可用存储空间非常有限。为了确保数据库可以持续高效地运行，有必要采用一些有效的策略来管理存储空间。
优化数据结构设计
合理的数据库设计是节省存储空间的重要手段。在创建表时，应根据实际需求选择适当的数据类型。例如，整数类型可以选择tinyint、smallint或bigint；字符串类型可以根据字符集和长度选择char、varchar等。尽量避免冗余字段和重复记录，合理利用外键约束，以减少数据量并提高查询效率。在定义表结构时还可以考虑使用压缩算法对某些列进行压缩存储。
定期清理无效数据
随着业务的发展，数据库中不可避免地会产生一些无用或者过期的数据。这些数据不仅占用宝贵的存储资源，还会影响系统性能。需要建立一套完善的数据生命周期管理机制，定期删除不再需要的历史数据、临时文件以及错误信息等。在执行删除操作前一定要做好备份工作，以免误删重要资料造成不可挽回的损失。
启用日志归档功能
大部分关系型数据库都会提供事务日志功能用于保证数据的一致性和完整性。频繁写入的日志文件也会迅速增长，进而消耗大量磁盘空间。为此，建议开启日志归档模式，将已完成的事务日志转移到其他位置保存，并设置合理的保留期限以便于日后审计和恢复。
实施分库分表策略
当单个数据库实例难以满足日益增长的数据量需求时，可以考虑将其拆分成多个独立的小型数据库（即“分库”），然后再按照一定规则将每张大表分割成若干个小表（即“分表”）。这样做的好处是可以分散访问压力，降低单点故障风险的同时也能够更灵活地分配硬件资源给不同的子集。不过需要注意的是，分库分表会增加应用程序开发复杂度，所以在决策时要充分权衡利弊。
使用分区技术
分区是一种物理上将表中的数据划分为更小、更易管理的部分的方法。通过基于时间范围、列表值或其他条件创建分区，可以显著改善查询性能并简化维护任务。比如针对时间序列数据，我们可以按照日期创建月度或年度分区，这样既能加快特定时间段内的检索速度又能方便地清除陈旧记录。
配置适当的缓存机制
内存中的高速缓存能够极大地提升读取密集型应用的响应时间。如果服务器有足够的RAM可供调配的话，则不妨适当增大InnoDB Buffer Pool Size参数值让MySQL多缓存热点数据页面。也可以引入Redis这样的分布式键值存储引擎作为二级缓存层进一步减轻主库的压力。
在有限的200M存储容量下想要保持SQL数据库的良好运作并非易事，但只要遵循上述提到的各项原则并结合实际情况做出相应调整，相信还是能够让它发挥出最大价值来的。
