根据的PROCEDURE ANALYSE()输出信息，你可能发现，可以修改自己的数据表来利用那些效率更高的数据类型。如果你决定改变某个数据列的类型，需要使用ALTER TABLE语句。
使用OPTIMIZE TABLE来优化那些受到碎片影响的数据表。被大量修改的数据表，特别是那些包含可变长度数据列的表，容易遭受碎片的影响。碎片很糟糕，因为它会导致用于存储数据表的磁盘块形成无用空间（空洞）。随着时间的推移，为了得到有效的数据行，你必须读取更多的块，性能就会降低。这会出现在任何可变长度的数据行上，但是对于BLOB或TEXT数据列尤其突出，因为它们的长度差异太大了。在正常情况下使用OPTIMIZE TABLE会防止数据表的性能降低。OPTIMIZE TABLE可以用于MyISAM和BDB数据表，但是defragments只能用于MyISAM数据表。任何存储引擎中的碎片整理方法都是用mysqldump来转储（dump）数据表，接着使用转储的文件删除并重新建立那些数据表：
| % mysqldump --opt db_name tbl_name > dump.sql % mysql db_name < dump.sql |
把数据打包放入BLOB或TEXT数据列。使用BLOB或TEXT数据列存储打包（pack）的数据，并在应用程序中进行解包（unpack），使你能够在一次检索操作中得到需要的任何信息，而不需要进行多次检索。它对那些很难用标准的数据表结构表现的数据值和频繁变化的数据值也是有帮助的。
解决这个问题的另一种方法是让那些处理Web窗体的应用程序把数据打包成某种数据结构，然后把它插入到单个BLOB或TEXT数据列中。例如，你可以使用XML表示调查表回复，把那些XML字符串存储在TEXT数据列中。由于要对数据进行编码（从数据表中检索数据的时候还需要解码），它会增加客户端的开销，但是可以简化数据结构，而且它还消除了那些因为改变了调查表的内容而必须改变数据表结构的需求。
另一方面，BLOB和TEXT值也会引起自己的一些问题，特别是执行了大量的删除或更新操作的时候。删除这种值会在数据表中留下很大的"空洞"，以后填入这些"空洞"的记录可能长度不同（前面讨论的OPTIMIZE TABLE提出解决这个问题的一些建议）。
使用合成的（synthetic）索引。合成的索引列在某些时候是有用的。一种办法是根据其它的列的内容建立一个散列值，并把这个值存储在单独的数据列中。接下来你就可以通过检索散列值找到数据行了。但是，我们要注意这种技术只能用于精确匹配的查询（散列值对于类似<或>=等范围搜索操作符是没有用处的）。我们可以使用MD5()函数生成散列值，也可以使用SHA1()或CRC32()，或者使用自己的应用程序逻辑来计算散列值。请记住数值型散列值可以很高效率地存储。同样，如果散列算法生成的字符串带有尾部空格，就不要把它们存储在CHAR或VARCHAR列中，它们会受到尾部空格去除的影响。
合成的散列索引对于那些BLOB或TEXT数据列特别有用。用散列标识符值查找的速度比搜索BLOB列本身的速度快很多。
在不必要的时候避免检索大型的BLOB或TEXT值。例如，SELECT *查询就不是很好的想法，除非你能够确定作为约束条件的WHERE子句只会找到所需要的数据行。否则，你可能毫无目的地在网络上传输大量的值。这也是BLOB或TEXT标识符信息存储在合成的索引列中对我们有所帮助的例子。你可以搜索索引列，决定那些需要的数据行，然后从合格的数据行中检索BLOB或TEXT值。
把BLOB或TEXT列分离到单独的表中。在某些环境中，如果把这些数据列移动到第二张数据表中，可以让你把原数据表中的数据列转换为固定长度的数据行格式，那么它就是有意义的。这会减少主表中的碎片，使你得到固定长度数据行的性能优势。它还使你在主数据表上运行SELECT *查询的时候不会通过网络传输大量的BLOB或TEXT值。