数据库采用以下常见的优化方法来提高性能和效率：
1. 索引优化：创建适当的索引可以加速查询操作。根据查询需求和数据访问模式，选择合适的索引类型（如B-tree索引、哈希索引或全文索引）以及适当的索引列。定期检查和重新评估索引的使用情况，并根据需要添加、删除或修改索引。
2. 查询优化：对查询语句进行优化，确保使用最有效的查询计划。使用合适的条件、连接和排序方式，避免全表扫描和不必要的计算。使用EXPLAIN或查询计划工具来分析查询执行计划，并尽可能避免慢查询。
3. 缓存优化：使用适当的缓存机制来减少对磁盘IO的需求。数据库可以使用各种缓存，如查询结果缓存、数据页缓存或查询计划缓存。合理配置缓存大小和清除策略，以最大程度地提高缓存命中率和减少IO负载。
4. 分区和分片：根据数据量、访问模式和性能需求，将数据分割为更小的分区或分片。通过分区或分片可以实现数据的水平扩展和负载均衡，提高并发性能和可扩展性。
5. 查询重写和优化器提示：针对特定查询，可以使用查询重写或优化器提示来指导查询优化器生成更好的执行计划。例如，使用HINT或指定JOIN顺序来改变查询的执行方式。
6. 硬件升级：在性能瓶颈出现时，考虑对数据库服务器的硬件进行升级，例如增加内存、提升磁盘性能或使用更强大的CPU。
7. 数据库参数调优：根据数据库管理系统的特性和配置参数，调整相关参数以提高性能。例如，调整缓冲池大小、并发连接数、日志级别和死锁超时等。
8. 数据库归档和清理：定期进行数据库归档和数据清理，删除不再需要的数据、日志和索引。这有助于减小数据库的大小，提高查询性能和管理效率。
以上优化方法是一些常见的数据库优化策略，但具体的优化方法和技术会因数据库类型、业务需求和环境而有所不同。在进行优化之前，建议评估系统瓶颈、收集性能指标和分析查询模式，以制定合适的优化方案。