一、使用正确的数据类型
不同的数据类型有不同的存储方式和占用空间，因此使用正确的数据类型可以减少数据库的存储空间和提高查询效率。例如，如果一个字段只需要存储0或1这两个值，那么使用布尔型比使用整型更加合适。
二、使用正确的索引
索引可以大大提高数据库的查询效率，但是使用不当会导致索引失效或者影响数据库的性能。常见的索引类型包括B-Tree索引、Hash索引和全文索引等。在使用索引时，需要根据实际情况选择合适的索引类型和字段，并注意索引的创建和维护。
三、优化表结构
优化表结构可以减少数据库的存储空间和提高查询效率。例如，可以将一个大表拆分成多个小表，将不常用的字段单独存储在一个表中，或者使用垂直分割和水平分割等技术对表结构进行优化。
四、使用分区表
分区表是将一个大表分成多个小表，每个小表存储一定范围的数据。这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。可以使用HSH分区、RNGE分区、LIST分区和KEY分区等技术对表进行分区。
五、使用存储引擎
noDB存储引擎适合事务处理和高并发的场景。在选择存储引擎时，需要根据实际情况选择合适的存储引擎。
六、使用分布式数据库
随着数据量的增加，单机的MySQL数据库可能无法满足需求。此时可以考虑使用分布式数据库，将数据分散存储在多个节点中。可以使用MySQL Cluster、MySQL Fabric和MySQL Router等技术实现分布式数据库。
七、定期清理无用数据
定期清理无用数据可以减少数据库的存储空间和提高查询效率。可以使用DELETE语句和TRUNCTE语句删除无用数据。但是需要注意，DELETE语句只是将数据标记为删除，而TRUNCTE语句会将数据直接删除，所以需要根据实际情况选择合适的删除方式。
八、备份和恢复数据
mysqldump命令和MySQL备份工具进行数据备份和恢复。需要注意的是，备份和恢复数据时需要根据实际情况选择合适的备份方式和恢复方式，并进行测试验证。
MySQL数据库的结构保存技巧对于数据库的性能和数据的存储都有着重要的影响。在实际应用中，需要根据实际情况选择合适的技巧和方法，并进行测试验证。只有掌握了这些技巧，才能成为运营界的高手。
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