数据库容量预估需量化推演：先锁定高增长表，明确初始存量、日均增量、保留周期；再计算单行体积（含行头、NULL标记、VARCHAR前缀等）和索引开销；分阶段建模并预留30%–50%弹性，每月校准偏差＞15%时更新模型，标注时间节点支撑扩容决策。
数据库容量预估不是靠拍脑袋，而是结合业务逻辑、数据增长规律和存储结构做量化推演。核心是把“未来要存多少条记录”“每条占多大空间”“索引和冗余带来多少额外开销”三块算清楚。
先锁定系统里最“吃空间”的几张表，比如订单表、日志表、用户行为流水表。这些通常是容量增长的主力。对每张表，明确三个变量：
例如：订单表当前120万条，日均新增25万，保留36个月。粗略估算：25万 × 30 × 12 × 3 ≈ 2700万条，加上存量约2820万条——这是行数基准。
INT不是固定4字节，VARCHAR不是“长度×字符集字节数”那么简单。要考虑：
建议用SHOW TABLE STATUS查Avg_row_length作为起点，再结合SELECT AVG(LENGTH(CONCAT(...))) FROM 表 LIMIT 10000采样验证。
用户量翻倍，订单量未必翻倍；新功能上线可能引发某类日志激增10倍。需识别关键拐点：
例如：用户行为日志表在接入埋点SDK后，单UV日均事件从30条跳到220条，这个跃变必须在模型中显式标注，否则容量会低估3倍以上。
首次预估建议上浮30%–50%应对未知膨胀（如TEXT字段误存长JSON、索引未及时优化）。更重要的是建立校准机制：
不复杂但容易忽略：很多团队只算“现在要多少”，却没定“什么时候要”。务必在预估结果中标注时间节点（如“2025年Q3末预计达1.2TB”），让扩容决策有据可依。
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