1. 全局性能优化
1.1 优化查询
优化查询可以减少查询时间，提升系统性能，以下是一些简单有效的优化点：
使用索引：索引是提速的主要方式，可以使用 EXPLAIN SELECT 分析查询语句的索引使用情况。
避免使用 SELECT *：只查询需要的字段可以减少查询时间。
使用连接池：连接池可以避免建立和关闭数据库连接的开销，提升系统性能。
下面是一个使用索引优化查询的例子：
-- 创建一个 users 表并插入数据
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR(50),
age INT,
INDEX name_index (name)
);
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Alice', 20), ('Bob', 30), ('Charlie', 40), ('David', 50);
-- 查询名字为 Alice 的用户
EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE name = 'Alice';
-- 输出：
-- id
select_type
table
type
possible_keys
key
key_len
ref
rows
Extra
-- 1
SIMPLE
users
ref
name_index
name_index
53
const
1
Using index
-- 使用了 name_index 索引，查询效率更高
1.2 避免全表扫描
全表扫描是一件非常耗时的事情，可以尝试以下优化方法：
使用索引：索引可以避免全表扫描，提升查询性能。
分批查询：将大表分为若干个小表，分批查询可以减少全表扫描的时间。
缓存查询结果：如果查询结果不经常变化，可以将结果缓存到 Redis 等缓存系统中，避免全表扫描。
1.3 优化缓存
缓存是提升系统性能的重要手段，在使用缓存时需要注意以下几点：
避免缓存雪崩：设置不同的过期时间，避免缓存同时失效。
合理设置缓存时间和容量：过期时间和缓存容量的设置需要根据系统实际情况来确定。
避免缓存穿透：使用 Bloom Filter 等技术来判断缓存中是否存在请求的数据。
2. 单表性能优化
2.1 使用正确的数据类型
使用正确的数据类型可以减少存储空间，提高数据读写效率。以下是一些推荐的数据类型：
整型：INT、BIGINT、TINYINT、SMALLINT。
浮点型：FLOAT、DOUBLE。
字符型：CHAR、VARCHAR、TEXT。
日期型：DATE、TIME、DATETIME、TIMESTAMP。
需要注意的是，使用不合适的数据类型会导致数据冗余和存储空间浪费。例如，将一个布尔型数据存储为 CHAR(1)。
2.2 合理使用索引
索引是提高查询效率的重要手段，但是过多或者不合理的索引会影响写入性能。以下是一些使用索引的建议：
添加主键和唯一约束：主键和唯一约束都可以提高查询效率，同时也能保证数据的唯一性。
创建覆盖索引：创建覆盖索引可以避免回表操作，提升查询效率。
避免创建过多索引：过多的索引会增加写入时间和存储空间。
需要注意的是，添加索引并不一定能提高查询效率，需要根据实际情况进行分析。
3. 数据库架构优化
3.1 分库分表策略
当单表数据量过大时，可以使用分库分表策略来分散数据量，提高系统处理能力。
分库分表的策略一般分为垂直分表和水平分表。垂直分表将数据按照不同的功能划分到不同的表中，例如将用户数据和订单数据分别存储到不同的表中。水平分表将数据按照某一维度进行分片，例如按照订单号的后几位进行分片。
3.2 使用分布式数据库
分布式数据库可以进一步提升系统性能和可用性，以下是一些分布式数据库：
MySQL 分布式：通过分片、读写分离和负载均衡等技术实现分布式。
MongoDB 分布式：通过副本集和分片等技术实现分布式。
Redis 集群：通过主从复制和分片等技术实现分布式。
需要注意的是，分布式数据库需要额外考虑数据一致性和故障恢复等问题。
3.3 优化数据库表结构
数据库表结构的优化可以减少存储空间和提高查询效率。
以下是一些表结构优化的技巧：
使用 ENUM 替代 VARCHAR：当字段只有固定几个取值时，使用 ENUM 类型可以减少存储空间和查询时间。
避免 NULL 的使用：NULL 值需要额外的存储空间，避免使用 NULL 可以减少存储空间。
分解大表：将大表拆分成若干个子表，每个子表只存储一部分数据，可以降低查询和写入的时间。
需要注意的是，表结构的优化需要结合实际业务情况来考虑。