对于一个关系型数据库系统，如MySQL，数据表的优化是非常重要的。由于数据表中的存储数据会随着业务的扩张而不断增多，如果不进行优化，可能导致数据库的性能下降甚至崩溃。以下是一些常见的优化方式:

1. 规范化数据表设计

数据表的规范化设计是数据库优化的基础，可以有效避免数据冗余、数据不一致问题。数据表的规范化主要包括三个层次：第一范式（1NF）、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)。其中第三范式是最常用的范式，也是最高级别的范式。

2. 添加索引

索引是一种数据结构，可以提高搜索数据表的速度，对于大数据量的表格，添加索引是优化性能的重要手段。在MySQL中，可以使用CREATE INDEX命令添加索引。

但是，添加索引也会有一定的开销，因此要根据实际情况仔细调整索引的类型和数量。

3. 限制数据表的记录数

对于一些记录数很多的数据表，可以考虑限制数据表的记录数，避免一些耗费资源的查询和操作。方法是在查询语句中，使用LIMIT关键字指定返回的记录数。

4. 避免使用子查询

子查询可以实现一些复杂的查询，但是执行效率往往较低，可以考虑使用JOIN等高效查询方式代替。

5. 优化查询语句

查询语句的优化是优化数据库性能的关键，需要仔细地分析查询语句的执行计划，找出效率低下的部分进行调整。常用的方法包括使用EXPLAIN命令分析执行计划、使用索引、避免多余的JOIN操作等。

6. 避免使用临时表

临时表是使用内存或者磁盘缓存的表，可以暂时存储一些临时数据，但是使用临时表会降低查询效率。因此，应尽量避免使用临时表。

综上所述，数据表的优化是一个综合性的工作，需要对数据表进行规范化设计、添加索引、优化查询语句等多方面的优化才能达到最佳效果。

在PHP中，数据表的优化主要是针对MySQL数据库进行的。MySQL是一种关系型数据库，常用于Web开发中存储和管理数据。为了提高MySQL数据库的性能，我们可以采取以下措施：

1. 建立合适的索引

索引是提高MySQL数据库查询效率的关键。在进行查询时，MySQL首先会查找数据库中的索引，然后再查找相应的数据。因此，如果数据表中的字段没有建立索引，MySQL需要扫描整张表才能找到对应的数据，会大大降低查询效率。

建立索引时需要注意，不要在所有字段上都建立索引，应该选择查询频繁、取值变化少的字段建立索引，同时避免建立重复索引。

2. 优化SQL查询语句

SQL语句的编写方式会影响MySQL数据库查询性能。合理编写SQL查询语句，可以减少查询所需的时间和系统资源，提升数据库的效率。

优化SQL查询语句的方法包括：尽量避免使用SELECT *进行查询、避免使用子查询等。

3. 控制数据表的规模

控制数据表的规模可以减少查询所需的时间和系统资源，提升MySQL数据库的效率。可以采取的措施包括：定期清空长时间未使用的数据、及时删除无用数据、不存储过大的字段等。

4. 适当分组和分区

将数据表按照一定规则进行分组和分区，可以提高查询效率。例如：将同一时间段内的数据存放在同一个数据表中、将主键值的Hash值相同的数据存放在同一个数据表中等。

5. 设置合适的缓存

合理设置缓存可以减少MySQL数据库访问次数，提升系统性能。可以使用MySQL Query Cache和Memcached等缓存机制。

综上，以上是我分享给你的一些MySQL数据表优化的方法，当然，优化的具体方法需要根据实际情况做出适当的调整。