1. 데이터베이스 용량 모니터링: 주기적으로 데이터베이스 용량을 모니터링하여 용량 초과 상황을 인식합니다. 감시 도구나 스크립트를 활용하여 이를 자동화할 수 있습니다.

2. 데이터 압축: 데이터를 압축하여 저장 공간을 절약할 수 있습니다. 하지만 이 경우 읽기와 쓰기 작업의 성능에 영향을 줄 수 있으므로 주의가 필요합니다.

3. 분할 및 분산: 데이터를 더 작은 단위로 분할하여 여러 서버에 분산 저장함으로써 사용 가능한 용량을 확대할 수 있습니다.

4. 최적화된 쿼리 작성: 인덱스를 적절히 활용하고 비효율적인 쿼리를 개선하여 데이터베이스 부하를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 용량을 효율적으로 활용할 수 있습니다.

5. 자동화된 백업 및 복원: 정기적으로 데이터베이스를 백업하고 복원할 수 있는 자동화된 프로세스를 구현하여 데이터 손실을 최소화합니다.

6. 저장 정책 조정: 데이터 보관 기간을 검토하여 오랫동안 보관하지 않아도 되는 데이터는 삭제하고, 중요한 데이터는 별도의 저장소에 보관하는 등의 정책을 수립하여 용량을 최적화할 수 있습니다.

과적재로 인한 데이터 손실을 방지하기 위해서는 데이터베이스 용량 및 성능에 대한 지속적인 관리가 필요합니다.