MySQL是一款非常流行的關系型數據庫管理系統，廣泛應用于各種應用場景。在大型應用中，可能需要處理非常大的數據集，而單張表可以容納的數據數量也成為了一項重要的考量因素。

CREATE TABLE my_table (
id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
data VARCHAR(255),
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;

上述代碼是創建一張簡單的MySQL表的示例。在應對千萬級數據量時，我們需要考慮以下幾個方面：

1. 數據庫存儲引擎選擇

InnoDB存儲引擎在處理大規模的事務型數據時表現得比MyISAM更為出色。因此，如果我們需要進行批量插入或更新的操作，可以考慮選擇InnoDB存儲引擎。

2. 數據庫索引優化

建立合適的索引可以提高查詢效率，加速數據訪問。但是，過多的索引反而會拖慢數據庫的寫入操作。因此，我們需要根據實際的查詢需求來建立合適數量的索引。

CREATE INDEX idx_data ON my_table (data);

上述代碼是為data字段創建索引的示例，可以加快對data字段的查詢操作。

3. 數據庫表分區

將大規模數據分成若干分區，可以提高查詢效率、減少IO操作的數量、優化數據備份和恢復流程等。例如，我們可以根據數據時間來將表分成多個月的數據分區，每個分區過大時再進一步分區。

CREATE TABLE my_table_2019_01 (
LIKE my_table
) ENGINE=InnoDB
PARTITION BY RANGE ( UNIX_TIMESTAMP(CREATE_TIME) ) (
PARTITION p201901 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2019-02-01') ),
PARTITION p201902 VALUES LESS THAN ( UNIX_TIMESTAMP('2019-03-01') ),
PARTITION pmax VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

上述代碼是為數據按照創建時間進行分區的示例，可以根據需要修改分區的方式。

總的來說，對于一張千萬級的MySQL表，需要綜合考慮數據存儲引擎、索引優化、表分區等因素，才能讓表的操作具備更好的效率和可擴展性。