MySQL是一款常用的關系型數據庫管理系統。在數據量較大的情況下，數據庫的查詢效率很容易受到影響。因此，針對千萬級數據的查詢需求，我們需要進行一些優化。

首先，我們需要對數據庫的表結構進行優化。一個縱向拆表的思路可以幫助我們減少查詢所需的物理磁盤操作。針對業務場景，可以將一個大表拆分為多個子表，每個子表只存儲一個月或一年的數據。當查詢時，只需針對需要查詢的表進行操作，而不需要對整個表進行操作，大大減少了查詢的時間。

除了對表結構的優化之外，我們還可以通過建立合適的索引，提高查詢速度。索引可以大大減小查詢的數據量，使查詢更加快速、精準。但是，不要在每個列上都建立索引，這樣反而會降低查詢效率。根據實際業務情況，選擇一些重要的列建立索引即可。

還有一種方法可以加速查詢，那就是使用數據庫緩存技術。緩存技術可以減少數據庫的IO操作，加快數據訪問速度。使用緩存技術時，建議利用Redis等內存型數據庫來進行緩存。這樣可以快速實現分布式緩存，提高系統性能。

// 建立索引
CREATE INDEX idx_name ON user (name);
// 查詢操作
SELECT * FROM user WHERE name = '張三';

總之，針對千萬級數據的查詢需求，需要通過多種優化方式來提高查詢速度。除了對表結構進行縱向拆分、建立索引等常規優化操作之外，使用數據庫緩存技術也是一種較好的選擇。最終實現數據快速查詢和高效安全的存儲。