对于后端数据库的扩容优化，可以考虑以下几个方面：
不同的数据库引擎在处理大规模数据方面的能力不同，例如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。需要根据自己的业务需求选择合适的数据库引擎。
将大表按照某个维度（如用户ID、时间等）分散到多个小表中，从而提高查询效率。分库分表需要考虑到数据切分的准确性、数据迁移的稳定性等问题。
将一个大表按照功能划分成多个小表，从而减少单个表的数据量，提高查询效率。垂直分库分表需要考虑到表与表之间的关联性，避免数据冗余或丢失。
可以使用缓存技术（如Redis、Memcached等）来减轻数据库的负载，缓存常用的数据，从而提高读写速度。需要注意缓存的一致性和更新策略。
优化查询语句可以减少数据库的查询次数和查询时间，从而提高数据库的性能。可以使用索引、预编译SQL语句、避免使用SELECT *等方法。
总之，后端数据库的扩容优化需要结合具体的业务场景和数据规模进行综合考虑，采用多种方法相互配合，从而达到提高数据库性能的目的。