针对大数据量和高并发业务的优化，可以从以下几个方面进行考虑：
1. 数据库优化：
a. 优化SQL语句：通过对SQL语句进行优化，可以减少不必要的查询和关联，从而提高数据库的查询效率。
b. 建立索引：为经常被查询的列建立索引，可以加快查询速度。
c. 分库分表：将数据库按照一定的规则进行分片，可以提高数据库的并发能力和数据处理能力。
d. 使用缓存：将经常被访问的数据缓存在内存中，可以减少对数据库的访问次数，从而提高系统的性能。
2. 服务器优化：
a. 增加服务器硬件配置：通过增加服务器的CPU、内存、硬盘等硬件配置，可以提高服务器的性能。
b. 优化服务器操作系统：通过优化服务器操作系统的配置，可以提高服务器的性能。
c. 使用负载均衡：通过将请求分散到多个服务器上，可以提高服务器的并发处理能力。
3. 代码优化：
a. 使用异步处理：通过使用异步处理，可以将一些耗时的操作放在后台进行处理，从而提高系统的响应速度。
b. 减少不必要的锁：在多线程环境下，减少不必要的锁的使用，可以避免出现死锁和性能下降的情况。
c. 使用高效的算法和数据结构：使用高效的算法和数据结构，可以减少代码的运行时间和内存占用。
4. 网络优化：
a. 使用高速网络设备：使用高速的网络设备，如交换机、路由器等，可以提高网络传输速度。
b. 优化网络协议：优化网络协议，如使用TCP协议进行传输控制，可以提高网络传输的稳定性和效率。
c. 分布式部署：将系统按照业务进行分布式部署，可以提高系统的并发处理能力和稳定性。
5. 安全优化：
a. 加强数据加密：对数据进行加密处理，可以保护数据的隐私和安全。
b. 防止SQL注入攻击：避免使用可执行代码的输入字段，以防止SQL注入攻击。
c. 限制用户访问：通过对用户进行授权和访问控制，可以避免未经授权的用户访问系统资源。
因此，对于大数据量和高并发业务，需要进行多方面的优化和改进，包括数据库优化、服务器优化、代码优化、网络优化以及安全优化等。需要根据具体情况进行综合考虑和实施，从而提高系统的性能和稳定性。