数据库优化是提高应用性能的重要方面。以下是一些常见的数据库优化方式和特殊技巧：

查询优化

1. 索引使用：为常用的查询字段创建索引。正确使用索引可以显著提高查询效率。
2. 避免全表扫描：尽量避免在 WHERE 子句中使用会导致全表扫描的操作。
3. 使用EXPLAIN分析查询：使用数据库的 EXPLAIN 命令来分析查询执行计划，检查是否使用了索引。
4. 查询重写：优化查询语句，避免复杂的子查询，使用连接（JOIN）代替子查询。
5. 减少数据传输：只选择需要的列，而不是使用 SELECT *，以减少从数据库服务器到应用服务器的数据传输量。
6. 分页优化：对于大量数据的分页显示，使用键值范围查询代替 OFFSET。

数据库结构优化

1. 合理设计表结构：避免冗余和重复数据，规范化设计，但在某些情况下可以适度的反规范化来提高性能。
2. 数据类型优化：选择合适的数据类型，例如，对于小整数使用 SMALLINT 而不是 INT。
3. 使用分区：对大表进行分区，根据数据的逻辑范围将其分成多个部分。

服务器配置

1. 内存分配：为数据库分配适当的内存大小，特别是缓冲区缓存（buffer cache）。
2. 并发控制：合理设置数据库的并发连接数和线程数，避免因为资源竞争导致性能下降。

索引优化

1. 索引维护：定期重建或优化索引来减少索引碎片。
2. 使用复合索引：根据查询条件创建合适的复合索引，以减少查询的成本。
3. 避免索引过多：索引过多会降低更新、插入和删除操作的性能。

缓存

1. 查询缓存：使用查询缓存来存储经常执行的查询和结果。
2. 应用层缓存：在应用层面使用缓存技术，如 Redis 或 Memcached，减轻数据库的负载。

事务管理

1. 减少锁竞争：优化事务的设计，减少长事务，减少锁的粒度和持有时间。

硬件优化

1. RAID：使用磁盘阵列提高I/O性能。
2. SSD：使用固态硬盘（SSD）加快数据访问速度。

其他技巧和策略

1. 读写分离：使用主从复制来分离读和写操作，提高并发能力。
2. 垂直分割：将一个表按功能分割成多个表，每个表存储一部分属性。
3. 水平分割（Sharding）：将一张表的数据分散存储到多个数据库或表中。
4. 归档历史数据：定期归档不经常访问的历史数据。

数据库优化是一个持续的过程，需要根据应用的具体需求、使用模式和数据特性进行定制化的优化。经常监控性能指标，分析瓶颈，定期审查和调整优化策略是保持数据库性能良好的关键。