1、数据库优化可以从以下几个方面进行：
1，SQL语句及索引
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num is null可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：select id from t where num=0
3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。
4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：select id from t where num=10 or num=20可以这样查询：select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
5.in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：select id from t where num between 1 and 3
6.下面的查询也将导致全表扫描：select id from t where name like ‘%李%’若要提高效率，可以考虑全文检索。
7. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：select id from t where num=@num可以改为强制查询使用索引：select id from t with(index(索引名)) where num=@num
8.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where num/2=100应改为:select id from t where num=100*2
9.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：select id from t where substring(name,1,3)=’abc’ ，name以abc开头的id应改为:
select id from t where name like ‘abc%’
10.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
11.子查询的优化，通常情况下把子查询优化为join查询，但在优化的时候需要注意关联建是否有一对多的关系，要特别注意重复数据
12.如何选择合适的列建立索引
,2、数据库结构优化
2.1选择合适的数据类型
数据类型的选择，重点在于
合适二字，如何确定选择的数据类型是否合适?
1.使用可以存下你的数据的最小的数据类型。
2.使用简单的数据类型。Int要比varchar类型在mysql处理上简单。
3.尽可能的使用not null定义字段。
4.尽量少用text类型，非用不可时最好考虑分表。
实例：时间使用int类型
实例：IP地址使用bigint类型
2.4 表的垂直拆分
5.5 表的水行拆分
当表的数据比较多的时候，可以选择将表进行水平拆分，水平拆分的本质并没有改变表的结构仅是将原本存放在同一个表中的数据放到了多个结构一样的表中。
水平拆分的方法：
3 ，系统配置优化
4，服务器硬件优化
