1. 概述
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各个领域。在使用MySQL时，我们也需时常对表进行优化，以使得MySQL能够更快地响应查询请求，提升系统的整体性能。
2. 选择合适的存储引擎
MySQL支持多种不同的存储引擎，如MyISAM、InnoDB等。选用不同的存储引擎，对表的性能和特性产生不同的影响。因此，在优化表之前，需要根据实际情况选择合适的存储引擎。
2.1 MyISAM
MyISAM是MySQL的默认存储引擎，它的特点是快速、高效，适用于大多数普通的Web应用。MyISAM支持表级锁和全文检索，但不支持事务处理。因此，当应用主要是读操作，且不要求事务支持时，可选用MyISAM存储引擎。
2.2 InnoDB
InnoDB是MySQL另一个重要的存储引擎，它支持事务处理，支持行级锁和外键约束，可以提高数据的安全性和可靠性。InnoDB的主要应用场景是有大量并发连接的应用，如WEB应用、数据仓库等。但InnoDB相较于MyISAM的缺点是：在高并发的情况下可靠性比较低，CPU占用率较高，相对MyISAM表空间较大。
3. 确定适当的数据类型
MySQL支持多种数据类型，包括整型、浮点型、日期时间等。在创建表时，需要根据实际情况选择合适的数据类型。若数据类型不当，则可能导致表的性能下降，例如数据类型过长或者过小，都会导致表在查询时产生额外的开销。
3.1 整型
整型是最常使用的数据类型之一。MySQL支持多种整型，如TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT等。应该根据存储数据的范围选择适当的整型，例如，当存储的数据范围在-128~127时，选择TINYINT类型即可满足需求。
3.2 浮点型
浮点型数据类型用于存储具有小数点的数据，包括FLOAT和DOUBLE类型。相比较而言，DOUBLE类型占用的存储空间更大，更精确，但是在运算速度上则比FLOAT类型慢。
3.3 日期时间类型
日期类型是MySQL中最常用的数据类型之一，一般使用DATETIME和TIMESTAMP类型。DATETIME类型用于存储指定日期和时间的值，而TIMESTAMP类型则存储从1970-01-01 00:00:00开始所经过的秒数。
4. 添加索引提高查询效率
索引是提高MySQL表查询效率的一种常用方式。索引是一种数据结构，用于提高查询速度。当查询时需要在数据库中查找一个或多个值时，MySQL在索引中查找这些值。若能够建立索引，则会大大提高查询操作的效率。一般来说，索引可以建在表的单个或多个列上。
5. 使用分区表提高查询效率
当MySQL中表有很多行时，查询操作会变得缓慢，并且影响数据库的稳定性。此时，可以使用分区表来提高查询效率。分区是将表分为多个部分，从而使得查询仅搜索必需的数据分区。这将使查询操作相对于全表扫描更加高效。
6. 删除不必要的数据
在MySQL中，删除不必要的数据可以有效地提高表的查询效率。一般来说，应当删除不再需要的数据行，并进行定期的数据清理。
7. 参数优化
MySQL提供多个调优参数，可以对表的性能进行优化。在优化时，应当根据实际情况调整参数，例如缓存参数、连接参数等。一般而言，可在MySQL的配置文件中进行参数设置。
8. 使用优化工具
MySQL提供多个优化工具，如EXPLAIN等。这些工具可以帮助开发人员分析SQL查询语句，并提供优化建议。可以使用这些工具，优化表的性能，并提高MySQL的整体性能。
9. 结论
通过选择合适的存储引擎、确定适当的数据类型、添加索引、使用分区表、删除不必要的数据、参数优化和使用优化工具等方法，可以优化MySQL表的性能并提高系统的整体性能。同时，在实际应用中，还需要根据实际情况进行不断的调整和优化，使MySQL表能够更好地服务于应用。