1）数据库设计方面：
a. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
b. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0
c. 并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时,查询可能不会去利用索引，如一表中有字段sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。
d. 索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有必要。
e. 应尽可能的避免更新索引数据列，因为索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为索引。
f. 尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。
g. 尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。
h. 尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。
i. 避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。
j. 临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。
k. 在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。
l. 如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

2)SQL语句方面：
a. 应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
b. 应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10 union all select id from t where num=20
c. in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
d. 下面的查询也将导致全表扫描：
select id from t where name like ‘%abc%’
e. 如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。
然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
f. 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=1002
g. 应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’
–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0
–‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like ‘abc%’ select id from t where createdate>=’2005-11-30′ and createdate<’2005-12-1′
h. 不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
i. 不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)
j. 很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
k. 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。
l. 尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。
m. 尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。
n. 尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

如何优化数据库，如何提高数据库的性能?
1） 硬件调整性能
最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉；把数据库服务器和主域服务器分开；把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大；在具有一个以上处理器的机器上运行SQL。
2）调整数据库
若对该表的查询频率比较高，则建立索引；建立索引时，想尽对该表的所有查询搜索操作， 按照where选择条件建立索引，尽量为整型键建立为有且只有一个簇集索引，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。
3）使用存储过程
应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。
4）应用程序结构和算法
建立查询条件索引仅仅是提高速度的前提条件，响应速度的提高还依赖于对索引的使用。因为人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，特别是对数据量不是特别大的数据库操作时，是否建立索引和使用索引的好坏对程序的响应速度并不大，因此程序员在书写程序时就忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在数据量特别大时或者大型的或是复杂的数据库环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。在工作实践中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的where子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！

表的数据量特别大时是怎么处理的

1、索引优化和SQL语句优化是必须的，避免模糊查询和非索引查询，删改操作根据聚集索引进行，删改操作太频繁的话还是需要考虑分表
2、看需求，如果需求不限制，那就分表
分区会增加管理复杂度和成本这个很难理解，分区增加不了多少工作，如果需求要求必须单表，分区是解决在千万到几亿数据量的比较合适的方法
可能更大数据量还是要回到分的路上，但是可能更多考虑分布式
3、我们一般都是把历史数据定期转存其他表（一样的表名后加年月例如TABLE201205）归档~
这样该表本年度的查询的压力也小点（90%查询量集中在本年度）,即使查询历史数据也不影响性能，强力推荐！
4、
（1）从结构上来说，分区很有必要，我听过一些培训，微软给客户的建议是一个表如果大小超过50M，那就建议分区了。而且分区几乎是“一次性”的事情，不会增加什么管理成本。
（2）可以使用归档方式管理历史数据。其实你的数据量不大啦，我以前做银行系统，单表就2亿多，40G的大小。
（3）优化你的语句和设计。
（4）结合你的业务去晚上结构。有时候可以考虑用空间去换时间。

数据库优化是一个非常大宽泛的话题，从索引到分库分表，都可以回答，但是只会机械的说这些，不结合实际情景，不会给面试官留下多少深刻印象，毕竟设置索引这句话谁都会说，
那什么情况下使用呢？
索引，要用在经常跟在where子句后面的列上，不常用的列添加索引反而会增加维护成本。
用explain查看索引。

缓存，一般很少提到mysql自带的缓存吧，用的多得就是redis，mongodb（把值设进去，取出来，还有查看，设置有效期，删除，操作类型string、list）这些，这些数据库为什么快，就是因为他们是内存数据库，会减少大量的io时间，性能比mysql高很多，因为mysql是持久化的数据库，当然redis这些也是可以开启持久化的。

sql优化，也就是哪些语录会导致索引失效，会引起数据库全表扫描，以及笛卡尔积等等，这种情况有很多，一下也说不完。
数据库表结构，这个是要求在设计数据库表格时候应该注意的，数据库三范式了解一下。

三范式

1NF:字段不可分;
2NF:有主键，非主键字段依赖主键;
3NF:非主键字段不能相互依赖;
解释:
1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库;
2NF:唯一性 一个表只说明一个事物;
3NF:每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;
分库分表，这种是数据库数据量特别大的时候应该考虑的，具体含义网上也查的到。
这些解决方案还有很多，比如读写分离什么的，现在就业压力很大，每次一说起数据库优化就是都是一句索引，那你的竞争优势在哪呢？毕竟我们当初开始找工作时候就已经会告诉面试官加索引了