优化表结构是提高数据库性能和操作效率的重要步骤之一。下面列举了几个常见的表结构优化技巧：
1. 合理设计表的范式：将数据按照不同的关系规范化，避免数据冗余和不一致。根据具体业务需求，灵活选择合适的范式（如第一范式、第二范式、第三范式），以提高数据的存储效率、减少冗余和更新操作的复杂度。
2. 合理选择字段类型和长度：根据数据的实际需求和存储范围，选择合适的字段类型和长度。避免过度使用大的数据类型，以减少存储空间和IO操作的开销。
3. 优化索引设计：通过索引，可以加速数据的检索和查询操作。根据业务需求和查询模式，合理选择和创建索引。尽量避免创建过多或不必要的索引，以避免索引的增删改操作的开销。
4. 分区和分表技术：对于大型表或热点数据，可以通过分区或分表技术将数据划分为多个逻辑或物理单元。这样可以减小单个表的数据量、加速查询和提高并发性能。
5. 避免大字段存储：对于较大的字段（如大文本、长字符串、大型二进制文件等），可以将其存储到文件系统中，而不是表中，减少数据库的存储开销和IO操作。
6. 建立正确的关系和约束：通过外键和主键等约束，建立正确的关系模型，保证数据的完整性和一致性。合理设置约束、级联操作和触发器等，避免出现脏数据和错误操作。
7. 数据分离和分散：对于不经常使用的历史数据、大数据量的日志等，可以考虑将其分离到独立的表或者不同的数据库中，避免对常用数据的查询和操作产生影响。
8. 使用合适的存储引擎：根据具体的需求和应用场景，选择合适的存储引擎（如InnoDB、MyISAM、Memory等）。不同的存储引擎有不同的优劣和适用场景，根据实际情况做出选择。
9. 定期清理无用的数据和索引：定期检查和清理无用的数据和索引，避免无用数据的存储和索引的维护开销，提高数据库的性能和存储利用率。
以上是一些常用的表结构优化技巧，需要根据具体的业务需求和数据库引擎的特点进行综合考虑和实施。在优化过程中，注意评估和监控优化的效果，并及时调整和改进优化策略。