我不会直接画架构图，会先确认目标、规模和一致性要求。从业务建模、字段类型、主键、索引到分表与在线变更系统设计表结构。表设计应从业务边界和查询模式出发，选择准确且紧凑的数据类型，建立稳定主键和必要约束，再围绕高频读写设计少量有效索引，同时提前考虑数据生命周期、并发一致性、扩展方式与安全变更。 好的表结构不是字段越少越好，也不是范式越高越好，而是在正确性、查询效率、写入成本和演进能力之间取得平衡。

容量有了以后，再把入口、核心处理和数据落点串起来。 informationschema.columns/statistics：字段与索引实际定义。 informationschema.innodbtablespaces：表和索引空间。 我会先确认请求实际走到了哪条路径，再用运行数据验证，不会只看类名或配置猜测。

关键参数要从峰值流量和资源上限反推。生成生产分布数据，测平均/P99 行宽、索引体积、插入吞吐和在线 DDL 时间，而不是空表评审。

正常链路之外，还要设计失败补偿和可验证的恢复流程。团队把所有新字段写入 JSON，短期避免 DDL，但筛选、约束和索引逐渐困难，字段语义也无人治理。将稳定高频字段提升为类型化列，保留低频扩展区并建立 Schema 版本后恢复可维护性。 用 varchar 存所有类型：行平均与 P99 大小：稳定字段类型化。 没有唯一约束只靠应用判重：索引总量/数据量：不变量落唯一/外键约束。 固定输入和基线 先在没有故障注入的环境执行上述配置，固定数据规模、并发度、运行时版本和预热时间。以「索引/数据比」为主基线，记录值应满足「按读写目标」；同时保存 行平均与 P99 大小、索引总量/数据量，使后续变化能够回到同一时间轴比较。

最后再讲扩容、成本和方案边界。表结构是长期数据契约；正确类型、约束和访问路径应优先于短期开发便利，任何冗余都要明确维护者和修复方式。