随着互联网的发展，网站访问量日益增多。尤其是一些大型电商平台、社交平台等，在促销活动期间，用户数量可能会呈指数级增长，这对数据库的处理能力提出了更高的要求。为了确保业务系统的稳定性和高效性，必须对数据库进行合理的优化。
1. 关系型数据库与非关系型数据库的选择：根据实际业务需求来决定使用哪种类型的数据库。如果应用程序主要涉及复杂查询、事务处理和数据一致性等操作，那么可以选择MySQL等关系型数据库；反之，对于读写频繁、海量数据存储的应用场景，则可以考虑采用Redis、MongoDB等非关系型数据库。
1. 规范化建模：遵循第三范式（3NF）原则构建数据库表，避免数据冗余和异常情况的发生。例如，将用户信息与订单详情分开存储到不同的表格中，并通过外键建立关联关系。
2. 字段长度控制：尽量减少不必要的字符集转换以及过长的数据类型定义，以节省磁盘空间并提高查询效率。
3. 索引优化：为经常出现在WHERE条件或JOIN语句中的列创建索引，但也要注意不要滥用索引，因为过多的索引会增加写入时的成本。
1. 水平拆分：按照一定的规则将一张大表拆分成多张小表，比如按日期、地区等维度进行划分。这样不仅可以分散热点数据的压力，还能够降低单个实例的负载。
2. 垂直拆分：把不同业务模块相关的字段从主表中抽取出来形成新的子表，从而实现功能上的分离。例如，将用户的收货地址单独存放在一个独立的地址表里。
通过引入主从架构来实现读写分离，即所有的写操作都由主节点负责执行，而读请求则转发给多个只读副本节点处理。这不仅提高了系统的可用性，还能有效缓解由于大量并发查询所带来的性能瓶颈问题。
1. Redis缓存：利用内存级存储特性快速响应静态页面、热门商品列表等不常变动的数据查询请求。
2. CDN加速：对于图片、视频等大文件资源，可通过内容分发网络（CDN）将其缓存至离用户最近的边缘节点，加快加载速度。
1. 避免全表扫描：尽可能地缩小查询范围，如使用EXISTS代替IN关键字、限制返回记录数等。
2. 减少嵌套子查询：尽量将复杂的嵌套子查询转换为JOIN连接方式。
3. 合理设置参数：调整innodb_buffer_pool_size、query_cache_size等关键参数值，以达到最佳性能状态。
定期查看数据库运行状况，包括但不限于慢日志分析、锁等待时间统计等。针对发现的问题及时采取相应措施予以解决，如优化SQL语句、调整系统配置等。
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