1 优化表数据类型
procedure analyse(） 函数分析表字段
2 通过拆分表，提高表的访问率，横向拆分，纵向拆分
纵向拆分： 拆分是只按照应用访问的频度， 将表中经常访问的字段和不经常访问的字段拆分成两个
表，经常访问的字段尽量是定长的，这样可以有效的提高表的查询和更新的效率
横向拆分：横向拆分是只按照应用访问的频度， 将表中经常访问的字段和不经常访问的字段拆分成两个
表，经常访问的字段尽量是定长的，这样可以有效的提高表的查询和更新的效率
3 逆规范化，冗余关键字段
书据库德规范化设计强调数据的独立性，数据应该尽可能少地冗余，因为存在过多的冗余数据，这就意味着要占用了更多的物理空间，同时也对数据的维护和一致性检查带来了问题。
但是对于查询操作很多的应用，一次查询可能需要访问多表进行，如果通过冗余纪录在相同表中，更新的代价增加不多，但是查询操作效率可以有明显提高，这种情况就可以考虑通过冗余数据来提高效率
4 使用冗余统计表
用create temporary table语法，它是基于session的表，表的数据保存在内存里面，当session断掉后，表自然消除。
对于大表的统计分析，如果统计的数据量不大，利用insert。 。 。 select将数据移到临时表中比直接在大表上做统计要效率更高。
5 选择更合适的表 引擎
1 如果应用出现比较严重的锁冲突，请考虑是否更改存储引擎到innodb，行锁机制可以有效的减少锁冲突的出现。
2、如果应用查询操作很多，且对事务完整性要求不严格，则可以考虑使用Myisam存储引擎。