在探讨网站建设中的数据库设计与优化时,首先必须理解网站业务需求以及数据模型的重要性。一个合理的数据模型能够保证数据结构清晰、逻辑关系明确，从而为后续的数据处理、查询等操作提供便利。

　　一、数据库的设计

1. 　　需求分析：通过深入的需求调研工作，全面了解系统功能模块及业务流程，并以此为基础进行数据分析和整理；根据数据流图和实体联系图构建出初始概念模式。

2. 　　概念结构设计：将收集到的信息抽象成独立的对象（即实体），再定义这些对象之间的相互关系（如一对一、一对多或多对多）形成ER图。最后综合局部E-R图生成全局E-R图作为概念模型。

3. 　　逻辑结构设计：以概念结构为依据选择合适的存储结构和存取方法，并将概念模型转换为具体的DBMS支持的关系模型。这一步骤中要确定数据类型、主键/外键约束条件等内容。

4. 　　物理结构设计：针对特定硬件环境和选定DBMS平台，决定数据库文件组织形式（顺序文件、堆文件、散列文件等）、存取路径（索引、聚簇等）以及其他参数配置信息。

5. 　　数据库实施与维护：创建表空间、分配段大小等具体步骤实现逻辑设计要求；加载测试数据后进行功能性和性能方面检查；根据运行情况调整物理设计方案直至满足要求为止。

　　二、数据库的优化

1. 　　索引策略: 根据SQL语句中使用频率较高的字段建立适当类型的索引(普通唯一复合)，并合理控制其数量以免造成更新成本过高问题；
   在涉及大量JOIN运算场景下可考虑创建覆盖索引减少临时表生成次数。

2. 　　分区技术的应用：当某个表数据量非常庞大难以管理时可以采用水平分割方式将其拆分成多个小部分分别存放于不同位置上，这样不仅有利于提高I/O效率也方便后期扩展和备份操作。

3. 　　缓存机制：通过缓存热点数据来减轻数据库访问压力。例如可以利用Redis等内存数据库产品将频繁读取且不经常变动的信息暂存起来直接响应客户端请求而无需每次都向后端发送指令。

4. 　　SQL语句调优：避免SELECT *这种全字段检索命令；减少子查询嵌套层级以便更快定位目标行记录；尽量不要用LIKE开头做模糊匹配因为会导致索引失效等等都是常见做法之一。

　　三、结论
总而言之，在整个开发周期内不断评估当前架构能否支撑未来增长预期并适时做出相应改进措施是至关重要的事情。只有做到这一点才能确保应用始终处于健康状态并且能够在激烈的市场竞争环境中脱颖而出。