关系型数据库高效查询和统计的方法有多种，以下是一些常见的策略：
- 数据库设计：
* **全局分析**：对整体业务需求进行全局分析，抽离公共查询。
* **视图功能**：借助视图功能对查询过程进行分层处理，如基本表存储原始数据，一级视图基于表查询中间结果，二级视图基于一级视图查询高层级结果等。
* **转表处理**：对查询耗时最长、使用频率较高且数据量不多的视图进行转表处理（视图表），并修改高层级视图对该表的使用，从而提高系统整体的查询效率。
* **垂直分表和水平分表**：垂直分表是将一组逻辑相关的列分散到多表中存储，主要解决列过长的问题；水平分表是将大表分割为多个较小的片段，每个片段（分区）独立于其他片段。
- 索引：
* **创建索引**：根据查询的列和常用的查询条件，选择适当的列进行索引，如经常用于连接的列、经常用于排序或者分组的列等。
* **优化索引**：索引应该尽量小，尽量使用字节数小的列建索引，不要对有限的几个值的列建单一索引。
- 缓存：
* **后端缓存**：使用Redis等键值类型的数据库对接口响应结果进行缓存处理，如前端页面默认或高频热点的数据采用长期缓存的方式，条件组合查询的数据采用定时缓存的方式。
* **缓存常用查询结果**：对于一些复杂的查询，其结果不会经常变动，将这些查询的结果缓存起来可以提升后续的查询性能。
- 数据更新处理：
* 当原始数据更新变动时，结合实际情况对后端缓存进行清空重置，对视图表进行修改或重置处理（如truncate+replace into/insert into）。
- 查询优化：
* **避免JOIN操作**：在设计数据库结构时，考虑将一些JOIN操作替换为更有效的方式，如使用冗余数据或将关联的数据拆分到新的表中。
* **使用WHERE子句限制返回的行数**：避免不必要的表扫描，从而浪费服务器的I/O资源和加重网络负担。
* **优化查询语句**：例如，使用UNION all代替OR语句（当查询需要用到联合索引时），以及在IN后面值的列表中，将出现最频繁的值放在最前面，以减少判断的次数。
- 硬件和配置优化：
* 把数据、日志、索引放到不同的I/O设备上，以增加读取速度。
* 根据数据库和硬件的实际情况，调整数据库的配置参数，如缓冲区大小、连接数等。
以上策略可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到关系型数据库高效查询和统计的目的。
