通常來說，Mysql表的數據量達到一兩千萬之后，操作起來開始有些吃力了，如果數據量達到上億，估計系統是吃不消的。
那么解決方案有哪些呢？我提幾個思路：
就用Mysql，不考慮遷移
- 分庫分表其實是比較好的方案，但是已經被題主否了，就不詳細說了；
表設計的優化：在設計表的時候，就要考慮性能問題了。例如字段盡量避免NULL，時間類型盡量使用TIMESTAMP，單表的字段不宜過多等等。
索引的優化：索引不是越多越好，也不是所有的字段都適合建立索引，使用多列索引的時候，要注意SQL中的條件順序等。
SQL的優化：有的時候查詢慢，可能是SQL寫的爛。查詢盡量用到索引，避免錯誤的寫法導致索引失效，避免使用select*查詢出來所有的列，拆分復雜的SQL語句，查詢使用分頁等等。
分區：分區表是獨立的邏輯表，底層由多個物理表組成，這些對用戶來說是透明的；如果按照分區字段查詢數據的話，就會在某一張分區表內查詢，速度回比較快；分區字段的選擇，需要根據你們實際業務來；比如你們這張表如果可以分100個分區的話，那么每張表實際只有100萬的數據；使用分區表盡量避免全表掃描；
拋棄Mysql，遷移數據庫
如果公司有錢的話，可以直接上商業數據庫，Oracle、DB2什么的，一億的數據還是可以搞的定的，當然會也比較貴。
其他開源數據庫，有可以支持千萬級的產品，不過不建議使用，坑會比較多。
云數據庫，可以考慮把數據遷移到云上，比如阿里云，花一些錢，少操一些；不過如果是比較敏感的數據，放到云上，多少會不太放心；私有云？這個也貴。
另外，如果不遷移Mysql的話，可以加以非關系型數據庫進行輔助，例如一些數據放到Redis里面進行緩存，或者通過跑數的方式，把原始數據加工好放到Mongodb中提供查詢，總之就是減少對數據庫的訪問。