数据库优化是提高系统性能和响应能力的重要手段之一。针对报表数据库，以下是一些优化策略：

1. 数据库表的设计：合理设计数据库结构，选择合适的表字段类型和索引。比如，使用INT类型保存整数，VARCHAR类型保存字符串等。

2. 索引优化：创建必要的索引以加快查询速度。注意不要过度索引，可能会减慢写入速度。

3. 分区表：将表按照一定规则切分成多个子表，比如按时间分区，以提高查询效率。

4. 分批查询：将大批量数据查询拆分成多个小批量查询，减少单次查询的数据量。

5. 调整参数：调整MySQL参数以提高查询性能和内存使用效率。

6. 缓存优化：利用缓存技术，将频繁使用的数据缓存到内存中，以加速查询。

7. 降低锁等待时间：优化SQL语句，降低锁的等待时间，减少行锁粒度，以提高并发访问能力。

8. 数据库分片：将数据划分到多个数据库实例中，可提高吞吐量和扩展性。

总之，针对报表数据库，应根据实际情况选择相应的优化策略，以提高查询效率和响应能力，为业务解决方案提供有力支持。

为了优化报表数据库，可以考虑以下几个方面：

1. 设计优化的数据库结构

良好的数据库设计是任何优化项目的基础。确保表关系正确，避免重复数据，将不同的数据集合到不同的表中等等都是非常重要的。此外，使用正确的数据类型也是非常关键的，数据类型不匹配会导致查询效率降低。

2. 索引的优化

索引是用于快速查询数据库中数据的结构，它可以让查询更快、更有效。因此，为报表数据库添加恰当的索引是优化的一个关键步骤。需要确保张开的索引尽可能地涵盖报表查询中的每个列或联接。但是，不要过度索引，否则会增加数据库的负载和降低查询性能。

3. 避免使用脚本语言生成报表

使用脚本语言（如PHP）来生成报表，对于小型报表来说可能可以满足需求，但对于大型报表来说，它们不适合处理原始数据或操作大型数据集。相反，可以使用专业的报表生成工具来创建报表，这些工具专为处理大量复杂数据而设计。

4. 避免不必要的查询

查询是数据提取的核心，但它也是慢速执行的代码之一。因此，任何不必要的查询都会影响系统性能。当数据不再需要时，及时清除数据可以节省服务器资源。

5. 数据库缓存

缓存是一种将数据存储在内存中以加速数据检索的技术。数据库查询也可以缓存，以此减少服务器负载和提高查询性能。可以使用像Memcache或Redis这样的缓存库来缓存计算或中间结果，或者通过数据库级别的缓存系统来缓存静态和热门的数据集。

以上是优化报表数据库的一些基本技巧和想法。根据具体的情况和需求，我们还可以进行更深入的优化。