一、数据结构：奠定高效基础
合理的数据结构是数据库优化的起点。根据业务场景选择合适的数据类型，如使用INT代替VARCHAR存储数字ID，可减少存储空间并提升查询效率。遵循数据库范式（1NF-3NF）设计表结构，避免数据冗余，确保数据完整性与一致性。例如，电商系统中订单表与商品表通过外键关联，既保证数据关联性，又避免重复存储商品信息。
二、索引优化：加速查询响应
索引是提升查询性能的关键。为高频查询字段（如用户ID、商品名称）添加索引，可显著减少全表扫描次数。组合索引需遵循“最左前缀原则”，如(user_id, order_date)索引可优化按用户及日期范围的查询。定期分析慢查询日志，使用EXPLAIN工具识别未命中索引的SQL语句，针对性优化索引策略。
三、查询优化：精简高效执行
优化SQL语句是提升性能的直接手段。避免使用SELECT *，仅查询必要字段；用JOIN替代子查询，减少嵌套层级；对大数据量分页查询，采用WHERE id > ? LIMIT n替代LIMIT m,n，避免深度分页性能下降。事务设计需保持短小，合理选择隔离级别（如Read Committed），减少锁竞争。
