分析查询语句:使用EXPLAIN命令分析SQL执行计划，找出慢查询的原因，比如是否使用了全表扫描，是否存在索引未被利用的情况等，并根据相应情况对索引进行适当修改。
创建或优化索引:根据查询条件创建合适的索引，特别是经常用于WHERE子句的字段、Orderby 排序的字段、Join 连表查询的字典、 group by的字段，并且如果查询中经常涉及多个字段，考虑创建联合索引，使用联合索引要符合最左匹配原则，不然会索引失效
避免索引失效:比如不要用左模糊匹配、函数计算、表达式计算等等。
查询优化:避免使用SELECT*，只查询真正需要的列;使用覆盖索引，即索引包含所有查询的字段;联表查询最好要以小表驱动大表，并且被驱动表的字段要有索引，当然最好通过兄余字段的设计，避免联表查询。
分页优化:针对 limit n,y 深分页的查询优化，可以把Limit查询转换成某个位置的查询:select*from tb_sku where id>20000 limit 10，该方案适用于主键自增的表
优化数据库表:如果单表的数据超过了千万级别，考虑是否需要将大表拆分为小表，减轻单个表的查询压力。也可以将字段多的表分解成多个表，有些字段使用频率高，有些低，数据量大时，会由于使用频率低的存在而变慢，可以考虑分开。
使用缓存技术:引入缓存层，如Redis，存储热点数据和频繁查询的结果，但是要考虑缓存一致性的问题，对于读请求会选择旁路缓存策略，对于写请求会选择先更新 db，再删除缓存的策略。
