MySQL 是一款十分流行的關系型數據庫管理系統，但是在查詢千萬級別的數據時，總數查詢操作非常慢。下面我們就這個問題做一些分析和解決。

首先，我們需要明確的是，當我們使用SELECT COUNT(*)查詢數據總數時，MySQL 會掃描整個表，并逐行返回匹配的數據，然后計數器加 1。當數據量非常大時，這樣的操作會變得尤為緩慢。此外，若表中的數據做了分區操作，對每個分區進行查詢計數也是非常耗時的。

如何解決這一問題呢？我們可以嘗試以下幾個方法：

# 建立索引，可以更快地查詢數據
CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);

# 使用 approximate row count 方法，可以迅速確定數據總數
SELECT TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_NAME = 'your_table';

# 對數據表進行水平切分，讓數據分散在多個分區中
SELECT COUNT(*) FROM table_name PARTITION (p0,p1,...,pn-1);

除此之外，我們還可以通過使用 Redis 等其他緩存系統來實現快速查詢。這樣的操作可以將 MySQL 的查詢量大幅縮減，從而提升查詢速度。此外，還可以通過查詢緩存、表分區和多個索引等方式實現更加高效的查詢。

總結來說，對于千萬級別的數據查詢，我們要多加考慮。優化查詢語句、建立索引、進行分區等操作都可以提升查詢速度。而對于特別大的數據，我們可以使用其他緩存系統來更好地處理查詢總數問題。