在设计大型数据库时，需要遵循一系列最佳实践和原则，以确保数据一致性、可扩展性和高性能，以下是一些关键点：
1. 需求分析与规划
了解业务需求：与业务分析师合作，理解业务流程和数据需求。
数据建模：创建实体关系图(ERD)来可视化数据之间的关系。
性能预估：根据预期的负载和数据量进行性能评估。
2. 选择合适的数据模型
关系型 vs. NoSQL：基于数据的性质和查询需求选择适当的数据库类型。
数据一致性模型：决定采用强一致性还是最终一致性模型。
3. 数据库规范化
避免数据冗余：通过规范化减少数据冗余，提高数据完整性。
合理划分表：将数据分散到逻辑上相关的表中，通常至少达到第三范式(3NF)。
4. 索引策略
正确使用索引：为经常查询的列创建索引，优化查询性能。
复合索引：考虑使用复合索引来优化多列查询。
5. 分区和分片
水平分区：按照时间或其它逻辑将表分为多个分区，改善管理和查询性能。
数据库分片：将数据分布在多个数据库实例中，以支持大规模操作。
6. 事务处理
ACID属性：确保事务具有原子性、一致性、隔离性和持久性。
锁机制和隔离级别：选择合适的锁机制和隔离级别以平衡并发性和一致性需求。
7. 安全性和备份
用户权限管理：限制对敏感数据的访问。
定期备份：制定备份计划，防止数据丢失。
8. 监控与调优
性能监控：实时监控系统性能指标，如查询响应时间和系统负载。
查询优化：根据监控结果调整查询和索引策略。
9. 高可用性与灾难恢复
复制和集群：设置主从复制或使用集群来提高可用性。
灾难恢复计划：确保有有效的灾难恢复策略以应对系统故障。
10. 文档化与维护
文档记录：详细记录数据库设计和配置，便于未来的维护和问题排查。
版本控制：使用版本控制系统管理数据库模式变更。
相关问题与解答
Q1: 如何判断何时应该对数据库进行分区？
A1: 当单个表的数据量变得非常大，以至于影响到查询性能和管理效率时，应考虑进行分区，分区可以基于时间（如按月份）、范围（如ID范围）或列表（预定义的键值集合），分区能够提高查询性能，简化数据管理任务，如备份和恢复。
Q2: 在设计大数据库时，如何权衡数据的一致性和可用性？
A2: CAP定理指出，一个分布式系统不能同时保证一致性、可用性和分区容错性，在设计大数据库时，需要根据应用的需求来决定哪些是最重要的，对于某些应用来说，保持高可用性可能比完美的一致性更重要；而对于金融交易系统，一致性则是至关重要的，可以通过引入缓存层、异步复制和使用最终一致性模型等技术来实现这种权衡。