数据库性能优化是一个复杂而持续的过程，它涉及多个方面的技术和策略。以下是一些关键的数据库性能优化方法：

1. ‌合理设计数据库表结构‌

‌选择合适的数据类型‌：根据字段的实际存储需求选择最合适的数据类型，避免使用过大或不必要的类型。

‌避免数据冗余‌：遵循数据库范式设计，避免数据冗余，以减少存储空间和查询复杂度。

‌合理设计索引‌：根据查询频率和查询条件建立索引，但避免过度索引，因为过多的索引会影响插入和更新操作的性能。

2. ‌优化查询语句‌

‌**避免使用SELECT ***‌：只查询需要的字段，减少数据传输和处理的开销。

‌使用合适的连接方式‌：如INNER JOIN、LEFT JOIN等，避免产生大量冗余数据。

‌限制结果集的数据量‌：在查询语句中使用WHERE子句限制返回的行数，避免表扫描。

‌避免复杂的子查询和多重连接‌：优化查询语句的结构和条件，使用合适的索引。

3. ‌数据库分区与分片‌

‌数据分区‌：根据数据量和访问模式，将数据按照某种规则进行分区，以提高查询性能和负载均衡。

‌数据分片‌：对于大型数据库，可以考虑将数据分片存储在不同的服务器上，以提高查询性能和扩展性。

4. ‌缓存策略‌

‌数据库缓存‌：利用数据库的缓存机制，将经常查询的数据存储在内存中，减少查询时的IO开销。

‌应用级缓存‌：使用应用级缓存技术，如Memcached或Redis，缓存常用的查询结果，减少数据库访问。

5. ‌定期维护与优化‌

‌定期清理无用数据‌：如历史日志、临时表等，减少数据库的负担。

‌重建索引和更新统计信息‌：定期重建索引和更新统计信息，以维护数据库性能。

‌优化查询执行计划‌：通过分析查询的执行计划，发现潜在的性能瓶颈，并进行相应的优化。

6. ‌硬件与系统优化‌

‌使用高性能硬件‌：如SSD硬盘、多核处理器等，提高数据库系统的性能。

‌配置数据库参数‌：根据实际需求调整数据库参数，如缓存大小、连接池大小等，以优化数据库性能。

‌网络优化‌：确保数据库服务器与客户端之间的网络连接稳定且带宽充足。

7. ‌分布式与集群技术‌

‌分布式数据库‌：对于海量数据和高并发访问的场景，可以考虑使用分布式数据库技术，将数据和负载分散到多个节点上。

‌数据库集群‌：通过数据库集群技术，提高数据库的并发处理能力和扩展性。

8. ‌监控与调优‌

‌实时监控数据库性能‌：使用监控工具实时监控数据库的性能指标，如查询响应时间、并发连接数等。

‌根据监控数据进行调优‌：根据监控数据发现性能瓶颈，并进行相应的调优操作，如调整数据库参数、优化SQL执行计划等。

总之，数据库性能优化是一个综合性的工作，需要开发者和运维人员共同努力，从多个方面入手，持续优化和改进数据库性能。