除了对于 SQL语句、表定义、架构、配置优化之外，业务层面的优化也不能忽视。举几个例子：
- 在某一年的双十一，为什么会做一个充值到余额宝和余额有奖金的活动（充300送50）？因为使用余额或者余额宝付款是记录本地或者内部数据库，而使用银行卡付款，需要调用接口，操作内部数据库肯定更快。
- 在去年的双十一，为什么在凌晨禁止查询今天之外的账单？这是一种降级措施，用来保证当前最核心的业务。
- 最近几年的双十一，为什么提前一个多星期就已经有双十一当天的价格了？预售分流。
在应用层面同样有很多其他的方案来优化，达到尽量减轻数据库的压力的目的，比如限流，或者引入MQ削峰，等等等等。
举个例子，在应用系统的并发数非常大的情况下，如果没有缓存，会造成两个问题：一方面是会给数据库带来很大的压力。另一方面，从应用的层面来说，操作数据的速度也会受到影响。我们可以用第三方的缓存服务来解决这个问题，例如 Redis。
为什么同样用 MySQL，有的公司可以扛住百万千万级别的并发，而有的公司几百个并发都扛不住，关键在于怎么用。所以，用数据库慢，不代表数据库本身慢，有的时候还要往上层去优化。
当然，如果关系型数据库解决不了的问题，我们可能需要用到搜索引擎或者大数据的方案了，并不是所有的数据都要放到关系型数据库存储。