结论
二、添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]
一、表的设计合理化，符合三大范式（3NF)
数据库满足数据库的三大范式可以避免数据冗余。
简单来说三句话：
1NF、列不可分；
2NF、非主键列完全依赖主键，不存在部分依赖；
3NF、非主键列必须直接依赖主键，不存在传递依赖。
第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话）
如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。
◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。
考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。
因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID
是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见
Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而
UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF
的设计容易产生冗余数据。
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。
◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。
考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。
其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity
等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是
CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是
CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。
通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。
二、添加适当索引(index) [四种: 普通索引、主键索引、唯一索引unique、全文索引]
1.应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2. 更新非常频繁的字段不适合创建索引。
3. 索引并不是越多越好。
大多数情况下索引能大幅度提高查询效率，但：
①数据的变更（增删改）都需要维护索引，因此更多的索引意味着更多的维护成本
②更多的索引意味着也需要更多的空间 （一本100页的书，却有50页目录？）
三、查询语句的优化
1.避免索引失效导致的全表扫描
应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断。
应尽量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符。
应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，如果一个字段有索引，一个字段没有索引。
应尽量符合最左前缀原则。
应尽量避免like查询是以%开头。
具体的可以参考我这篇博客：索引失效的几种情况（MySQL）
2.SQL语句的规范
任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。
...
四、数据库的分库分表
设置数据库主从复制状态下的读写分离，主库进行更新操作，从库进行查询操作。（可以使用中间件Mycat进行实现）
五、使用存储过程（模块化编程，可以提高速度）
什么是存储过程？
存储过程是对一些sql语句和控制语句的封装，客户端可以通过存储过程的名称对其进行调用。
存储过程分类
返回记录集的存储过程
返回数值的存储过程
行为存储过程（在数据库中的更新和删除操作）
六、数据库硬件升级
七、使用缓存机制
可以使用Redis作为缓存，避免所有请求都落在DB上。
