优化一个 MySQL 数据库表通常要根据具体情况而定，但下面给出几个可能的优化方案：

1. 建立索引：

在表中建立合适的索引可以加快查询速度。对于非主键字段频繁使用的字段，应该建立索引进行优化。

2. 分区：

对于数据量巨大的表，可以选择对表进行分区。分区可以将表按照一定规则进行物理划分，每个分区相对独立，可以缓解单表数据量过大的问题，提高查询性能。

3. 分库：

对于数据量巨大，而单个数据库的负载已经达到瓶颈的情况，可以选择对数据库进行分库。

4. 垂直拆分：

当一张表字段太多，不同字段访问频率不同的时候，可以考虑将表的某些字段拆分到另一个表中，从而降低单表数据量，提高查询速度。

5. 水平拆分：

当一张表数据量过大，难以容纳在单台服务器上时，可以考虑将表分为多份，将每份分配到不同的服务器上，从而缓解单服务器负载。

6. 使用缓存：

对于一些访问频繁的查询，可以选择使用缓存技术，将结果缓存起来，减少对数据库的频繁访问，从而提高查询速度。

7. 优化查询语句：

使用合适的查询语句也可以提高查询性能。避免使用子查询、避免使用 OR 等效率低下的查询语句。

以上是一些常见的 MySQL 数据库表优化方案，但具体优化方案还要根据具体情况而定，需要根据实际情况进行优化。

优化一个有十亿行的MySQL表可能需要采用多种优化技术来提高查询性能。以下是一些可能需要考虑的方面：

1. 优化表结构：查找表结构中是否有不必要的列或索引。删除不必要的列可以减少表的大小，从而加快查询速度。删除不必要的索引也可以加快写入操作，并减小表的大小。

2. 分区：如果表中的数据分布在多个范围内，那么分区可能是一种有效的方式来处理数据。MySQL支持水平分区和垂直分区.

3. 带有索引的表：将重点关注带有索引的表的行为，因为对于大型数据表而言，索引的使用对查询性能的影响非常大。最好使用简单的索引，比如单列索引，因为它们更容易查询。

4. 确定查询类型：分析查询类型，例如，如果查询通常是范围查询，那么更好的索引可能是一个BTree索引。

5. 优化查询：检查查询是否执行得合理，并避免不必要的查询。如果每个查询只返回必要数据，则可以减少读取的表大小，从而提高性能。

6. 使用缓存：使用缓存来避免重复的计算与查询。

7. 定期维护与清理：定期维护数据表，删除不必要的数据和索引，从而减少表的大小。定期清理无用缓存，定期压缩检查表等。

总之，对于大型数据表，性能优化需要采取多种措施。通过对表结构、索引优化、使用分区、优化查询等方面的重新考虑和改进，可以大大提高MySQL表的性能。