MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，在软件开发中被广泛使用。在一些应用场合下，MySQL需要处理海量的数据，这时候我们就需要考虑如何优化MySQL的表结构和查询语句，以应对大量数据的查询和操作。

下面我们来看一些优化MySQL百万量级数据的方式。

1. 建立适当的索引
在MySQL中，索引是加速查询速度的关键。当数据表中有大量数据时，我们需要根据实际情况建立适当的索引。索引可以分为单列索引和多列索引，在建立索引时，我们需要注意不能过度索引，否则会导致查询性能变差的情况。
2. 分区表
如果数据量非常庞大，我们可以通过分区表的方式将数据分散到多个物理设备上进行查询和操作。这能够更好地应对海量数据的处理，提升查询和更新的速度。
3. 合理使用缓存
缓存可以让数据库查询更快。我们可以使用缓存系统如Redis或Memcached来存储经常查询或更新的数据，这样可以减少对MySQL数据库的查询压力，缓解MySQL负载。
4. 避免使用SELECT *
在查询数据时，我们尽量避免使用SELECT *，这样可以减少查询返回的数据量，从而缩短查询时间和减轻数据库负担。
5. 优化SQL语句
编写高效的SQL语句是优化MySQL查询性能的重要手段。我们可以使用EXPLAIN命令来分析SQL语句的执行情况，定位问题所在，并针对问题进行优化。

以上就是几种针对MySQL百万量级数据优化的方法，我们可以根据实际需求选择合适的方法来提升MySQL的查询性能。