MySQL千萬級數據優化是一個非常重要的工作，因為數據量過大會導致查詢速度變慢，甚至會導致系統崩潰，因此需要采取一些措施來優化。

我們先從數據庫設計方面入手，避免不必要的數據冗余，不要在一個表中存儲過多的信息，可以拆分為多個表，加快查詢速度。

接下來我們來看下索引的使用。索引可以大大提高查詢速度，但是如果索引太多會產生額外的開銷，造成性能差的問題。因此我們需要權衡利弊，根據實際需要增加合適的索引。

CREATE INDEX idx_name ON table_name(name); --增加索引
SHOW INDEX FROM table_name; --查看索引
DROP INDEX idx_name ON table_name; --刪除索引

除了正確使用索引外，我們還可以采用分區表的方式。將數據按照某種規則分割成多個表，例如按照時間、按照地理位置等，使得查詢速度更快。

CREATE TABLE table_name (
 id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
 name VARCHAR(20) NOT NULL
) PARTITION BY RANGE (id) (
 PARTITION p0 VALUES LESS THAN (100),
 PARTITION p1 VALUES LESS THAN (200),
 PARTITION p2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

最后，我們還需要優化查詢語句。通過分析慢查詢日志，找到耗時較高的操作，對其進行優化。

EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE name='John'; --查看查詢計劃，優化查詢
OPTIMIZE TABLE table_name; --優化表格

總之，MySQL千萬級數據優化需要綜合各種因素，包括數據庫設計、索引使用、分區表和查詢語句優化等，在實際應用中需要考慮性能、安全和可靠性等問題。