1. 현재 및 미래 요구사항 파악: 현재 시스템의 데이터 사용량 및 트랜잭션 수를 분석하고, 향후 시스템 업그레이드나 사용자 증가 등으로 예상되는 데이터 증가량을 평가합니다.

2. 성능 및 용량 요구사항 평가: 데이터베이스의 응답시간, 처리량, 백업/복구 시간 등과 같은 성능 측면에서의 요구사항을 평가합니다.

3. 데이터 모델링 및 정규화: 효율적인 데이터 모델링과 정규화를 통해 중복을 최소화하고 데이터 저장 공간을 최적화합니다.

4. 인덱스 및 쿼리 튜닝: 효율적으로 작동하는 쿼리 및 인덱스를 통해 데이터베이스 성능을 향상시키고 용량을 최소화합니다.

5. 스토리지 및 용량 계획 수립: 물리적인 스토리지 구조를 고려하여 적절한 용량을 계획하고, 필요에 따라 스토리지를 확장할 수 있는 여유 공간을 확보합니다.

6. 모니터링 및 용량 관리: 실시간 또는 주기적인 데이터베이스 용량 및 성능 모니터링을 통해 시스템 변화에 대응하고 용량을 지속적으로 관리합니다.

이러한 방법들을 통해 데이터베이스 용량을 효율적으로 관리하고, 과적재를 예방할 수 있습니다.