数据库优化方案：
1.优化索引，sql语句，分析慢查询
2.使用缓存，把经常访问的并且不需要经常变化的数据放到缓存当中
3.采用mysql自带的表分区技术，把数据分成不同的文件，能够提高读写效率
4.垂直分表，把不常读的数据放在一张表当中
5.主从读写分离，采用主从复制把数据库的读操作和写操作分离开来
6.分库，分表，分机器 数据特别大的时候，主要的原理是数据路由
7.选择合适的表引擎，参数上的优化
8.进行架构级别的缓存，静态化和分布式
9不采用全文检索
10.采用更快的存储方式，列如nosql数据库存储经常访问的数据
11.设计表遵循数据库的设计范式来设计数据库
数据查询优化：
1.尽量使用简单的查询，避免使用表连接
2.分表，分库，主从
3.多条件查询时，请把简单查询条件或者索引列表放置前面
4.尽量用select * ，仅仅返回自己要的数据，多余的数据占用宽带
5.当只要一行数据时，请使用LIMIT 1，如果数据过多，请适当设定LIMIT，分页查询
千万不要 ORDER BY RAND()，性能极低
6.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在where以及orderby涉及的列上，建立索引
7.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 * from table where num is null 改成select * from table where num =0
8.应尽量避免在 where 子句当中使用or的条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引，会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描
9.应尽量避免在 where 子句当中使用，不等于或者大于小于操作符，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
10.update语句如果只更改一两个字段，不要update全部字段，否则频繁调用，会引起明显的性能消耗