在当今数字化时代，数据的处理和查询效率对于各类应用系统的性能至关重要，MySQL 和 Redis 作为常用的数据库技术，如何提升它们的查询效率成为了众多开发者关注的焦点。

MySQL 是一种关系型数据库，在数据存储和管理方面具有广泛的应用，要提升 MySQL 的查询效率，优化索引是关键之一，索引就如同书籍的目录，能够帮助数据库快速定位所需的数据，合理地创建索引，避免过度索引或索引缺失，可以显著提高查询速度。

对于表结构的设计，也需要深思熟虑，遵循范式原则，减少数据冗余，但同时也要根据实际业务需求，在必要时进行适当的反范式设计，以平衡数据一致性和查询性能。

查询语句的优化同样不能忽视，避免使用复杂的子查询和连接操作，尽量简化查询逻辑，能让数据库更高效地执行查询任务。

而 Redis 则是一种非关系型数据库，以其出色的性能在缓存和快速数据访问方面表现优异，利用 Redis 的数据结构特点，如哈希表、列表、集合等，可以根据业务场景选择最合适的数据结构来存储数据，从而提高查询效率。

设置合适的过期时间对于 Redis 中的缓存数据至关重要，及时清理过期的缓存数据，既能节省内存空间，又能保证查询的准确性和高效性。

在系统架构层面，合理地将 MySQL 和 Redis 结合使用也是提升查询效率的重要手段，将经常访问且变化不频繁的数据存储在 Redis 中作为缓存，而将完整和复杂的数据存储在 MySQL 中，通过这种方式可以充分发挥两者的优势，为用户提供更快速的查询响应。

提升 MySQL 和 Redis 的查询效率需要综合考虑多个方面，从数据库的设计、查询语句的优化到系统架构的规划，每一个环节都需要精心设计和不断优化，才能在实际应用中获得出色的性能表现，满足用户对于高效数据查询的需求。