MySQL是一種流行的關系型數據庫管理系統(RDBMS)，在今天的數據時代下，它已被廣泛應用于各種大規模數據集的存儲和管理。雖然MySQL在一定程度上可以處理較大的數據集，但是在處理千萬級別的數據集時，需要特別注意一些技術方案。

以下是一些處理千萬級別數據的最佳實踐：

1. 數據庫的優化。通常情況下，在處理大規模數據時，數據庫是系統性能瓶頸之一。因此，在數據庫優化方面有很多可供選擇的方法，如使用索引、優化查詢、分區或者分片等。這些方法可以大大提高MySQL處理大規模數據的性能。
2. 垂直拆分。如果單個表存儲數據的數量過多，可以考慮將其按照不同維度進行拆分成多個表，以便更好地管理和優化數據。例如，對于電商網站，可以根據商品類別、類型、價格等拆分成多個表。
3. 水平拆分。除了垂直拆分，另一種常見的數據處理方案是水平拆分。在這種情況下，將數據集分散在多個節點上，以平衡查詢負載并提高可擴展性。例如，可以將訂單數據分散在多個服務器上并按時間范圍進行分區。
4. 緩存數據。為了減少查詢請求對數據庫的壓力，可以使用緩存技術。緩存可以將頻繁查詢的數據存儲在RAM中并提供快速查詢。在使用緩存之前，需要考慮緩存頁的大小和過期時間等參數。
5. 負載均衡。隨著數據集的增大，單個MySQL服務器可能無法滿足性能需求。因此，使用負載均衡器來管理多個MySQL服務器可以提高系統的可擴展性和可用性。

綜上所述，處理千萬級別的數據需要綜合考慮方案的可行性、性能和數據安全性等因素。MySQL提供了大量的優化和擴展性解決方案。根據不同的業務需求，可以選擇合適的方案來滿足需求。