MySQL是目前應用最廣泛的關系型數據庫之一，支持大規模數據存儲和高效的查詢操作，但是在數據規模達到百萬級的情況下，聯表查詢會帶來一些挑戰。下面我們就來看看如何在MySQL中處理這種情況。

首先需要說明的是，對于百萬級數據量的查詢，優化的關鍵在于SQL語句的性能。以下是一些處理百萬級數據的SQL優化建議：

- 確定表之間的關系，盡可能避免大規模的聯表查詢。
- 對于JOIN操作較為復雜的查詢，可以使用嵌套SELECT語句來減少內存消耗。
- 盡可能地使用索引來提高查詢效率。
- 不要在查詢條件中使用不等式運算符。這樣會增加查詢的復雜度，降低查詢效率。

那么在實際應用中，如何處理百萬級數據的查詢呢？下面我們以一個常見的場景來舉例說明。

假設我們有一個訂單系統，包含訂單表和商品表。訂單表中有訂單編號、下單時間、用戶ID等字段，商品表中有產品編號、產品名稱、價格等字段。現在我們要查詢用戶C在2019年下單的產品列表，該怎么做呢？

SELECT p.product_name, p.price, o.order_time
FROM product p, order o
WHERE p.product_id = o.product_id
AND o.user_id = 'C'
AND YEAR(o.order_time) = 2019;

以上SQL語句使用了表連接查詢，通過用戶ID和訂單時間過濾出符合條件的訂單，最終返回產品名稱、價格和下單時間。但是，在實際應用中，由于百萬級數據量的存在，這種查詢效率很低，需要使用一些技巧進行優化。

以下是一些優化建議：

- 分批處理：將數據分批處理，每次處理一定數量的數據，能有效減少內存消耗。
- 緩存機制：將查詢結果緩存，可以減少數據庫的讀寫次數，提高查詢效率。
- 索引使用：對于經常被查詢的字段，應該建立索引，能夠提高查詢速度。
- 定時清理：對于不必要的數據，及時清理，能夠減輕數據庫負擔，提高查詢效率。

在實際應用中，我們需要根據不同的場景選擇最佳的SQL優化方式，使得數據庫能夠高效地處理百萬級數據的聯表查詢。