如何在高并发大数据量环境下优化数据库架构并实现性能监控和维护管理？请结合《51job数据库系统架构：从超负荷到稳定实践》进行解答。

在高并发大数据量环境下，优化数据库架构并实现性能监控和维护管理，需要综合考虑主机层和数据库层的多项因素。根据《51job数据库系统架构：从超负荷到稳定实践》的案例，以下是一些关键点：

参考资源链接：[51job数据库系统架构：从超负荷到稳定实践](https://wenku.csdn.net/doc/64aca5512d07955edb5eb581?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，在数据库架构设计上，采用双主一备方案，即两台主数据库（Primary）和一台备用数据库（standby），结合Data Guard（DG）技术实现故障切换。这种方式既可以保持高可用性和可靠性，又能够在主数据库发生故障时迅速切换到备用数据库，保证服务的连续性。

其次，在性能监控方面，需要对业务、网络、主机和数据库进行全方位的监控。在主机层面，可利用top、sar、iostat、vmstat和glance等工具进行实时监控，通过crontab和shell脚本定期收集性能数据。数据库层面，则可以使用crontab定时任务和shell脚本配合SQL查询，以及Oracle的AWR来分析事务量、数据库负载等关键指标。

再者，在维护管理上，应该实施包括定期数据清理在内的策略，将不常访问的历史数据离线存储，减少对主数据库的负担。数据清理可以通过CREATE TABLE AS SELECT、EXP/EXPDP以及DROP PARTITION等方式来管理。

最后，监控范围应当涵盖事务处理和空间监控。事务处理监控确保数据库操作的效率和响应时间，而空间监控则关注数据库表空间和主机磁盘空间的使用情况，防止空间不足导致性能下降。

通过上述策略，可以在保证系统稳定性和性能的同时，对数据库架构进行合理的设计和维护管理。对于希望深入理解和实践这些策略的读者，可以参考《51job数据库系统架构：从超负荷到稳定实践》这本书，它提供了详尽的实战案例和解决方案。

参考资源链接：[51job数据库系统架构：从超负荷到稳定实践](https://wenku.csdn.net/doc/64aca5512d07955edb5eb581?spm=1055.2569.3001.10343)