根据应用需求和数据量大小选择合适的存储引擎。
根据业务需求和数据访问频率合理设计数据表结构,包括表字段、数据类型、索引等。
使用合适的索引策略来加速查询,包括单列索引、联合索引、全文索引等。
对于大型表可以使用分区表来分散数据,减少单表数据量,提高查询性能。
使用缓存技术来减少对数据库的访问,如使用Redis作为缓存服务器。
包括增加内存、更换高速硬盘、使用RAID技术等,提高数据库读写性能。
根据应用负载情况和硬件配置调整数据库参数,包括缓冲池大小、连接数、线程池大小等。
对于频繁查询的SQL语句进行优化,包括避免全表扫描、使用索引、优化子查询等。