1. 评估业务需求
数据库容量的核心取决于业务场景和数据增长趋势。例如，小型博客或企业官网的静态内容可能仅需5-50MB空间，而电商平台需存储商品信息、用户交易记录等结构化数据，初始容量可能超过100MB。需考虑以下因素：
2. 计算初始容量
根据当前数据量预估初始容量，建议参考以下示例模型：
| 网站类型 | 数据量范围 | 参考案例 |
|---|---|---|
| 个人博客 | 15-50MB | HTML静态页面+用户评论 |
| 中小电商 | 50-200MB | 商品信息+订单记录 |
| 社交平台 | 200MB+ | 用户动态+实时交互数据 |
计算公式可简化为：总容量 = 单条数据大小 × 预估数据量 × 1.2（冗余系数）。
3. 规划扩展策略
选择支持弹性扩展的数据库架构，例如：
- 垂直扩展：升级服务器存储硬件，适用于短期需求；
- 水平扩展：采用分布式数据库（如MongoDB分片）实现容量线性增长；
- 混合存储：热数据存于高性能数据库，冷数据转存至低成本存储。
4. 优化存储效率
通过技术手段提升空间利用率：
5. 监控与调整
建立容量监控机制，重点关注：
推荐设置阈值告警（如容量使用率≥80%），并每季度进行容量评审。
确定数据库最佳容量需综合业务场景、技术选型与扩展需求，初期可通过精细化计算和类比法估算，后期依赖动态监控与存储优化实现可持续管理。
