常见的数据库优化方法：索引（数据库），缓存，分表，分库，sql优化。
索引：创建索引一般有以下两个目的：维护被索引列的唯一性和提供快速访问表中数据的策略。95% 的数据库能问题都可以采用索引技术得到解决。索引有助于提高检索性能，但过多或不当的索引也会导致系统低效。因为用户在表中每加进一个索引，数据库就要做更多的工作。过多的索引甚至会导致索引碎片。
缓存：hibernate，spring3有缓存模块
分表：针对每个时间周期产生大量的数据，可以考虑采用一定的策略将数据存到多个数据表中。
分库：就是将系统按照模块相关的特征分布到不同的数据中，以提高系统整体负载能力。
sql优化：
1.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。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
2.当判断真假是，如果带and 或者 or :
（当存在 “where 条件1 and 条件2” 时，数据库先执行右边的语句）
and尽量把假的放到右边（一个为假就为假） Or尽量把为真的放到右边（一个为真就为真）
3.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 * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时 要尽可能将操作移至等号右边。