为了解决数据量大的问题，数据库优化是不可避免的。数据库优化就是在不增加硬件的前提下提高处理效率。这是一种以技术的方式。以下是常用的数据库优化方法。

表结构优化是数据库中基本也是重要的。如果表结构优化不当，可能会导致严重的性能问题。如何设计更合理，没有固定不变的标准，需要根据实际情况进行处理。

SQL语句优化也非常重要。SQL的基本优化是语法级别的优化，而更重要的是处理逻辑的优化。这也需要根据实际情况进行处理，应该和索引缓存一起吃。有一种通用的SQL优化方法。首先，对大数据业务相关的SQL语句进行仔细分析，通过对不同条件下的日志信息和执行时间的仔细分析，找出需要优化的语句和问题，然后有针对性地进行优化。而不是在每一个陈述上花费相同的事件和精力，而不管焦点是什么。

当一个表中的数据量越来越多时，操作速度就会变慢。容易想到的解决方案是对表进行划分，但子表的操作比较麻烦。实际上，在一个公共数据库中，不需要划分表也可以达到类似的效果，即分区。

分区是将表中的数据按一定的规则分成不同的部分进行保存。查询数据时，如果范围在同一区域内，则只能对一个区域内的数据进行操作。此操作的数据较少且速度更快。

如果一个表中的数据可以分成几个固定的类型，如果多个类型同时操作的情况不多，那么所有这些数据都可以通过单独的表进行处理。

横切：

假设数据库表中的数据有三种状态：处理、解析和关闭。因为数据量非常大，所以数据可以存储在三个表中。_个表存储处理状态的数据，第二个表存储解决方案状态的数据，第三个表存储关闭状态的数据，并对每个表进行分区。由于报表一般是按月、季、半年、年编制的，所以分区也是按月进行的，每个月都有一个分区。这样可以大大提高处理和统计的速度哦

垂直切割：

如果一个表的操作频率很高，在增加、删除、修改一部分字段数据时，也可能会对该字段的另一部分进行操作，并且（主要指查询）不能使用新增、删除、修改的字段，则可以将不同类型的扇区保存到不同的表中，这样可以减少操作过程中锁定数据的范围。需要查询完整的表。

索引的一般原理是在数据发生变化（添加、删除、修改）时预先指定字段，然后保存到类似表的结构中。这样，在查询以索引字段为条件的记录时，可以快速地在索引中找到对应记录的指针，并从表中获取记录，速度快得多。然而，指数也是一把_剑。它提高了查询速度，降低了添加、删除和修改查询的速度，因为每次调用数据表时都需要更新相应的索引。

在操作过程复杂、调用频率高的业务中，使用存储过程代替直接操作可以提快捷率，因为存储过程需要编译一次，并且可以在一个存储过程中执行一些复杂的操作。

在查询分析中，数据库将临时构建临时表来存储中间数据。我们需要建立合理的索引，以避免出现临时表。另外，当临时表无法避免时，我们也应该尽量减少临时表本身的开销。

查询缓存的功能是当一个查询接收到与以前相同的查询时，服务器将从查询缓存中检索结果，而不是再次分析和执行_一个查询。这大大提高了性能并节省了时间。

锁是网络数据库中一个非常重要的概念。当多个用户同时操作数据库时，会带来数据不一致的问题。因此，锁主要用于保证多用户环境下数据库的完整性和一致性。选择正确的锁以减少等待时间。

在反规范形式的设计模式中，可以允许适当的数据冗余，缩短数据检索的时间。本质上，空间是用来交换时间的，数据在多个表中是冗余的。查询时，可以减少或避免表之间的关联；

非关系数据库的优点：NoSQL的性能是基于键值对的，可以想象为主键与表中值的对应关系，不需要SQL层解析，所以性能非常高。可伸缩性也是因为基于键值对的数据之间没有耦合，所以水平伸缩非常容易。