MySQL 几百列优化的问题，一般是指针对存储表结构中的几百个字段（列）进行优化。这种情况通常发生在某些具有复杂业务逻辑、多维度查询需求的应用程序中。以下是几个解决方法：

1. 分析业务需求，精简表结构

如果表结构中的大部分字段在实际业务场景中都无法使用，就应该考虑对表结构进行精简。可以将冗余字段提取到独立的关联表中，或者将多个相关的字段放在同一个 JSON 字段中存储。

2. 使用视图

如果查询频率比较高，但只需要查询某些字段的值，可以使用视图（View）来提高查询效率。视图是一个虚拟的表，从一个或多个实表中选择某些列进行查询。虽然视图并不会真正存储实际的数据，但可以使用类似于表的方式来查询和操作数据。

3. 水平拆分表

如果表结构中的字段比较多，但每个字段的占用空间又不是很大，可以考虑将同一表中的不同字段拆分为多个表，每个表只存储部分字段。这种方式叫做“水平拆分表”，可以有效减少单表的宽度，提升表的查询速度。

4. 垂直拆分表

如果某个表结构中包含多个字段，但这些字段的类型和数据结构又存在很大区别（例如，数字与字符串、长文本与短文本），则可以考虑将这些字段按照属性类型进行分类，将不同类别的字段存储在不同的表中。这种方式叫做“垂直拆分表”，可以有效减少单表的字段数目，提升表的查询速度。

总之，针对 MySQL 几百列优化的问题，需要根据具体的业务需求和数据访问特点来选择合适的优化方案，并经过实际测试评估效果。

优化一个有几百列的MySQL表可以有以下几种方法：

1. 垂直分割表：即将一张包含几百列的表拆分成多张只包含相关数据的小表。这种方法可以提高查询性能，减少对磁盘的I/O操作。

2. 水平分区表：将表分割成较小的片段，按照某个规则在不同的服务器上存储，从而在查询时可以同时处理多个片段，加快查询速度。这种方法适用于分布式环境下的大型数据表。

3. 创建适当的索引：通过创建适当的索引来提高查询性能。将索引创建在经常使用的列上，可以加速查询。

4. 压缩数据：压缩包含大量数据的列，减少磁盘 I/O 操作，从而提高查询性能。但是，这种方法的使用必须仔细评估，因为这可能会增加 CPU 使用率和内存消耗。

5. 数据库分片：将整个数据库分成多个片，每个片包含一部分数据。当数据表变得非常大时，可以采用这种方法来提高查询速度。

优化一个有几百列的MySQL表需要充分的认识数据、设计表结构和选择合适的方法。以上方法都需要谨慎评估和测试。