数据库设计与优化是构建高性能、稳定、可扩展和安全的应用程序的关键。它涉及到多个方面，如数据模型设计、表结构设计、索引、存储优化等。
首先，在进行数据库设计前，需要进行需求分析和业务建模，以确定数据模型的逻辑结构。这个过程可以采用实体关系图（ERD）进行建模。在建立ERD时，需要确定实体、属性和关系，以及它们之间的联系。关系包括一对一、一对多和多对多关系，并且应该正确地表示数据库中的所有信息。
其次，在执行数据建模时，需要考虑到数据的完整性和一致性。在设计表的结构时，需要确保每个表都有一个主键，用于唯一标识每个记录；另外，还需要定义外键来保持表之间的一致性。在表中增加外键可以确保被关联表中的任何更改也会应用到相关的表中，从而避免了不必要的错误和数据不一致性。
第三，在表设计中应该注意表的规范化，以确保数据的一致性和完整性。规范化是将大型表分解为小型表的过程，以避免数据的冗余和不一致性。表的规范化通常分为一到五个规范化等级。每个等级都有一组规则，用于确保表的结构是正确的和规范的。
第四，在优化数据库时可以考虑使用索引来提高查询性能。索引是一种数据结构，用于加速对表中记录的搜索和检索。为了获得更好的性能，应该根据经常访问的列来创建索引。索引可以大大提高查询性能，但也会增加写入操作的代价，因此需要根据实际情况进行权衡。
另外，存储引擎和缓存机制也对数据库性能有很大的影响。不同的存储引擎支持不同的优化技术，例如事务、锁定和并发控制等。在选择存储引擎时，需要根据应用程序的需求进行权衡。缓存的使用也可以显著提高数据库的性能。缓存机制将常用数据存储在内存中，以减少对磁盘访问的需求。
此外，快速备份和恢复技术也是很重要的。备份和恢复是数据库管理的关键方面，因为它们可以确保在系统故障或数据损坏时可以快速地恢复数据。备份应该定期执行，并测试其可靠性和可恢复性。
总而言之，数据库设计和优化是构建高性能、稳定、可扩展和安全应用程序的关键。它需要仔细考虑各个方面，如数据模型设计、表结构设计、索引、存储优化等。还需要考虑到数据完整性和一致性，规范化、索引、存储引擎、缓存机制和备份恢复等方面的优化，以确保系统具有最佳性能和可靠性。