MySQL是一款非常強大的關系型數據庫，其擁有高效的查詢性能和穩定的運行。但是當我們面對千萬級別的大表時，MySQL的性能也會受到影響，需要進行優化。下面介紹幾種優化大表千萬級數據的方法。

一、對表進行分區

CREATE TABLE `myTable` (
`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`name` VARCHAR(255) NOT NULL,
`age` INT(4) NOT NULL,
`created_time` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
PARTITION BY RANGE (YEAR(created_time)) (
PARTITION p2021 VALUES LESS THAN (2022),
PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

通過分區可以將數據劃分到不同的分區中，分散查詢的壓力，減少查詢時間，提升查詢效率。

二、對查詢進行優化

SELECT 
COUNT(*) AS total,
YEAR(created_time) AS year,
MONTH(created_time) AS month
FROM myTable
WHERE created_time >= '2021-01-01' AND created_time< '2024-01-01'
GROUP BY YEAR(created_time), MONTH(created_time);

通過對查詢語句的優化，可以對大表千萬級別的數據進行高效查詢。使用索引、緩存查詢結果并進行分頁等方法，使查詢效率更高。

三、合理使用索引

CREATE INDEX idx_name_age ON myTable(name, age);

索引可以提高查詢速度，但是建立索引也需要時間和空間成本。因此，需要根據具體情況合理使用索引。可以建立多列索引、覆蓋索引等方法，提升索引效率。

總之，在優化大表千萬級別的數據時，需要結合具體情況，采取多種優化措施，包括對表進行分區、對查詢進行優化、合理使用索引等方法，提升查詢效率和性能。