首先，从基础的数据结构层面看， SKU通常由多个属性组成，如产品ID、颜色、尺寸等复合特征来唯一确定一个具体的可售单品。因此，在MySQL中建立SKU表时，我们可以将其设为独立的一张表格，并采用如下字段：
sql
CREATE TABLE SKUs (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
product_id INT NOT NULL COMMENT '关联的产品主键',
color VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT 'sku对应的颜色',
size VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT 'sku对应的尺码或容量大小',
price DECIMAL(10, 2) DEFAULT 0.00 COMMENT '售价',
stock_quantity INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '库存数量',
-- 其他可能需要记录的信息：成本价、重量、图片路径等等...
);
为了保证数据完整性及便于查询统计分析，我们还需要设置相应的外键约束以确保`product_id`能正确引用到“Products”这张主体产品的详细信息表上。
其次，对于SKU动态变化频繁的情况，例如库存增减、价格调整等问题，应采取适当的事务处理策略并配合触发器或者定时任务等方式来进行实时更新与同步，保障业务逻辑的有效执行且保持数据一致性。
另外，考虑到检索性能问题，可以对高频搜索条件如color、size创建索引，从而提升SQL查询效率。但同时需要注意的是，过度使用索引也会带来存储空间增加、插入/删除操作变慢的问题，所以要在满足实际需求的前提下权衡利弊。
再者，当面对海量SKU数据分析的需求时，可以通过分区表、分库分表技术实现水平扩展，提高大规模数据下的读写速度；也可以结合缓存机制减少数据库访问压力，比如利用Redis保存热点SKUid及其相关信息。
总结来说， MySQL中SKU数据模型的设计不仅要考虑其内在特性构建合理的实体关系图谱，还要充分考量系统的运行效能与稳定性要求，通过灵活运用各种数据库技术和最佳实践手段达到既能精确描述复杂的商业业态又能支撑高并发大流量应用场景的目标。