MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，常用于处理大量数据的存储和查询。当数据量达到千万级时，性能优化变得尤为重要，以保证数据库的高效运行。下面介绍一些优化策略和技巧：

1. 硬件优化：提升硬件设备的性能可以显著改善数据库的性能。合理选择服务器硬件，并配置适量的内存、CPU和硬盘空间。SSD硬盘能够提高读写速度，而RAID技术可以提升数据冗余和硬盘IO性能。

2. 索引优化：索引是加快查询速度的有效手段。对于查询频繁的列，为其添加合适的索引。但是索引也会带来额外的维护开销，因此需要权衡考虑。避免在主键和唯一约束的列上创建过多的索引，因为这会增加写入操作的开销。

3. 查询优化：合理编写和优化查询语句可以明显提升数据库性能。避免使用全表扫描，尽量使用索引来定位数据。避免使用复杂的子查询和嵌套查询，可以改用联接查询来提高效率。另外，使用EXPLAIN语句来分析查询计划，以确定性能瓶颈所在。

4. 分区表：将大表分成多个小表，可以提升查询和维护的效率。根据业务需求，将数据按照某种规则进行分区，例如按照时间、地理位置或者其他条件。这样可以减少单个查询的数据量，提高查询速度。

5. 适当拆分：如果数据量非常庞大，可以考虑将数据库拆分成多个数据库或者多个实例。这样可以充分利用多台服务器的性能，并减轻单个数据库的压力。

6. 缓存优化：使用缓存技术，如Memcached或Redis，在应用层缓存常用的热点数据，减少数据库的访问次数。这样不仅可以提高响应速度，还可以减轻数据库的负载。

7. 范式设计：合理的数据库设计有助于提高性能。将数据按照规范分解成多个表，并通过关系链接起来。这样可以更好地利用索引和查询语句，提升查询效率。

8. 数据库参数调优：根据实际需求，调整MySQL的配置参数。例如，调整缓冲区大小、最大连接数、查询缓存等参数，以适应具体的场景和需求。

总之，优化MySQL千万级数据的性能是一个复杂而关键的任务。通过合理的硬件配置、索引优化、查询优化、分区以及缓存和参数调优，可以提升数据库的性能和响应速度，以更好地支持大规模数据的存储和查询需求。

要优化MySQL数据库在千万级数据量下的性能，可以考虑以下几个方面的优化：

1. 数据库设计优化：

- 尽量避免使用过多的关联查询，减少数据表之间的关联关系；

- 根据查询需求合理设计表的索引，加快查询速度；

- 划分数据表，将数据按照一定的规则进行分表，减少单表数据量。

2. 查询优化：

- 避免不必要的字段查询，只选择需要的字段；

- 使用合适的索引来支持查询，注意索引的选择和创建；

- 增加缓存机制，减少重复查询，提高查询速度；

- 合理使用分页查询，减少无意义的数据加载。

3. 硬件优化：

- 使用高性能的硬盘，例如固态硬盘(SSD)；

- 增加服务器的内存，提高数据库的缓存能力；

- 配置合适的CPU和网络设备。

4. 配置优化：

- 调整MySQL的配置参数，例如增大innodb_buffer_pool_size，用于缓存数据；

- 合理设置MySQL的并发连接数，避免并发连接过多导致性能下降；

- 设置合适的存储引擎，选择更适合自身业务需求的存储引擎。

5. 数据清理与归档：

- 定期清理无效数据，减少数据库负担；

- 对历史数据进行归档，将不常用数据迁移到其他存储设备中。

6. 高可用性与负载均衡：

- 使用数据库主从复制，提高数据库的可用性；

- 考虑使用数据库集群或者分布式数据库，分担单一数据库的读写压力。

7. 定期维护与监控：

- 定期备份数据库，保证数据库的安全性；

- 监控数据库的性能，及时发现并解决潜在问题。

以上是一些常见的优化方法，具体的优化方案还需要根据实际情况来制定。另外，为了达到更好的性能优化效果，建议在优化之前先进行性能测试，找出瓶颈所在，并针对性地进行优化。