在设计大型数据库时，需要遵循一系列最佳实践和规划原则来确保数据一致性、高效性和可扩展性，以下内容将讨论MySQL与大数据数据库设计的持续规划与设计方面的关键考虑因素。
数据库设计基础
1. 数据模型选择
选择合适的数据模型是设计的起点，通常分为关系型和非关系型两种，对于结构化数据，关系型数据库如MySQL是首选；而对于非结构化或半结构化数据，NoSQL数据库（如MongoDB, Cassandra等）可能更合适。
2. 规范化
为了避免数据冗余和维护的复杂性，数据库设计应该遵循规范化原则，通常至少达到第三范式（3NF），这涉及分解表以消除重复组和多值依赖。
3. 索引策略
合理的索引可以显著提高查询性能，过多的索引会增加写入操作的开销，需要在读取和写入性能之间找到平衡点。
大数据数据库设计
1. 分布式架构
大数据环境下，分布式数据库架构是至关重要的，这涉及到数据的分片（Sharding）、复制（Replication）和负载均衡（Load Balancing）。
2. 水平与垂直拆分
根据数据访问模式和增长趋势，数据可以被水平拆分（分片）或垂直拆分（分解表），水平拆分是将数据分布在多个数据库或服务器中；而垂直拆分则是将表中的列分成多个表。
3. 数据一致性与可用性
在分布式系统中，CAP定理指出只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）中的两个，设计时必须权衡这些因素。
持续规划与设计
1. 监控与优化
定期监控数据库的性能指标，如查询响应时间、内存使用情况和磁盘I/O，基于这些信息进行优化，包括调整索引、优化查询和升级硬件。
2. 备份与恢复
设计可靠的备份与恢复策略，确保数据的安全性和完整性，这可能包括定期的全量备份和增量备份。
3. 扩展策略
随着数据量的增长，数据库可能需要扩展，这可以是纵向扩展（增加单个服务器的资源）或横向扩展（增加更多的服务器）。
相关问题与解答
问题1: 在设计分布式数据库时，如何决定数据分片的粒度？
解答1: 数据分片的粒度取决于数据访问模式和系统的规模，细粒度分片可以提供更好的负载分布，但管理起来更复杂，粗粒度分片则相对容易管理，但可能导致某些分片过载，通常需要根据实际业务需求和预期的数据增长来决定。
问题2: 如何在保证数据一致性的同时提高系统的可用性？
解答2: 可以通过采用最终一致性模型来提高系统的可用性，这意味着系统允许在一定时间内数据存在不一致状态，但最终会达到一致，利用事务日志和异步复制技术可以在不影响用户体验的情况下提高数据的一致性。