MySQL（關系型數據庫管理系統）被廣泛用于企業級應用中的數據存儲和管理。隨著數據量的不斷增加，如何提高數據的讀寫性能和保證數據的可靠性成為了數據管理的重要問題。我們需要針對千萬級數據這一級別的問題，提出相應的解決方案。

以下是一些可行的解決方案：

1. 數據庫水平分片
通過將數據分散到多個數據庫實例中，可以提高應用的擴展能力和處理容量。數據可以按照某個字段或某個范圍進行劃分，例如年齡、地理位置、部門、時間等等，然后存儲到不同的數據庫中。這樣可以保證每個數據庫實例的數據量不會過大，減少單點故障的影響，提升查詢性能。
2. 數據庫索引優化
數據庫索引是提高查詢效率的關鍵因素。在設計數據庫時需要仔細考慮哪些字段需要添加索引，以及索引類型是什么。如果索引不規范，反而會降低查詢性能。可以根據查詢的類型合理調整索引，同時定期清理無用的索引。
3. 數據庫緩存
通過使用數據庫緩存（如Redis、Memcache等），可以將查詢結果緩存至內存中，避免頻繁地查詢數據庫。這在一些頻繁讀取但變化不大的數據上尤為有效，可以大幅縮短應用的響應時間。
4. 數據庫分區
數據庫分區是一種將單個數據庫實例分割成多個邏輯部分的方法，每個部分可以存儲不同的數據或具有不同的訪問要求。例如可以將數據按照時間或區域進行分區，這樣可以極大地減輕單個數據庫實例的負擔，提高系統吞吐量和并發數，增強了系統的可擴展性和穩健性。
5. 數據庫備份與恢復
數據庫備份和恢復是數據管理的重要內容，特別是對于千萬級數據以上的應用。需要定期進行備份，可以備份至本地或者其他服務器，以防止備份數據與原始數據同時丟失。同時也需要考慮數據恢復的時間和成本，定期進行測試或模擬，以檢驗備份恢復效果。

總之，以上這些解決方案并不是可互相替換的，而是需要根據實際應用場景去綜合考慮和選擇。