正文：

1. 数据规范化： 数据规范化是设计数据库结构的基础步骤之一。通过将数据拆分为逻辑上相关的表，并消除冗余数据，可以减小数据存储的空间需求，并提高查询效率。合理使用主键、外键和索引等机制，有助于加速查询过程。

2. 索引优化： 索引是提高查询效率的重要手段。在选择索引字段时，应优先考虑经常被查询的字段，并避免对频繁更新的字段创建索引，以减少索引维护的开销。另外，定期对索引进行优化和重建，可以保持其性能的稳定。

3. 分区技术： 对于大型数据库，采用分区技术可以提高查询效率。通过按照某个字段（如时间或地理位置）将数据分割为多个较小的分区，可以将查询操作限定在特定的分区范围内，从而减少扫描的数据量，提高查询速度。

4. 内存优化： 将热门数据加载到内存中可以大幅提升查询效率。通过增加服务器的内存容量，并合理配置数据库缓存，可以减少磁盘访问次数，加快数据的读取速度。此外，采用内存数据库或缓存技术，如Redis，也是提升数据查询性能的有效方法。

5. 数据分区和分布式存储： 对于大规模数据集，采用数据分区和分布式存储架构可以实现数据的并行处理和查询。将数据划分为多个分区，并在不同的节点上存储，可以充分利用并行计算和存储资源，提高整体查询效率。

6. 查询优化： 编写高效的查询语句是提升查询效率的关键。合理使用JOIN操作、子查询和索引，避免全表扫描和重复计算，可以减少查询的时间复杂度。同时，定期分析和优化慢查询，找出性能瓶颈，并进行相应调整。

结论： 优化数据存储和查询效率是组织管理数据的重要任务。通过数据规范化、索引优化、分区技术、内存优化、数据分区和分布式存储以及查询优化等关键方法，可以提升数据管理的效率和性能。随着技术的不断进步，我们可以期待更多创新和工具的出现，帮助我们更好地应对数据存储和查询方面的挑战。