在大型企业级应用中，MySQL数据库经常面临着需要查询大量数据的情况。当需要进行关联查询时，查询速度会受到很大影响，因为要同时查询多个表中的数据。如何优化MySQL亿级关联查询的速度，成为了开发者们需要面对的重要问题。

一、使用索引优化查询速度

索引是提高查询效率的关键。在进行关联查询时，建立索引可以大大减少查询时间。可以通过以下方法来优化索引：

1. 确保每个表都有主键

主键可以保证表中每条数据都是唯一的，避免查询出重复数据。同时，主键也是建立索引的基础。

2. 选择合适的索引类型

MySQL支持多种索引类型，如B-Tree索引、Hash索引、Full-text索引等。在亿级数据的查询中，B-Tree索引是最常用的一种。

3. 建立联合索引

在进行多表关联查询时，建立联合索引可以提高查询效率。联合索引是指在多个字段上建立索引，可以让MySQL更快地定位到需要查找的数据。

二、减少需要查询的字段

在进行关联查询时，尽量减少需要查询的字段。因为查询的字段越多，查询的时间就越长。如果只需要查询部分字段，可以使用SELECT语句中的字段列表来限制查询的字段。

三、使用子查询优化查询速度

子查询是指在一个查询中嵌套另一个查询。在亿级数据的查询中，使用子查询可以减少关联查询的数据量，从而提高查询速度。

四、使用分页查询优化查询速度

在进行亿级数据的查询时，如果一次性查询所有数据，查询速度会非常慢。可以使用分页查询来减少查询的数据量。分页查询是指将查询结果分成多个页面，每个页面只显示一部分数据。

五、使用缓存优化查询速度

缓存是指将查询结果存储在内存中，避免每次查询都需要访问磁盘。在进行亿级数据的查询时，使用缓存可以大大提高查询速度。

六、使用分库分表优化查询速度

在进行亿级数据的查询时，单个MySQL实例可能无法满足查询速度的要求。可以使用分库分表来分散查询的压力。分库分表是指将数据分散到多个MySQL实例或多个表中，从而提高查询速度。

七、使用NoSQL数据库优化查询速度

在进行亿级数据的查询时，MySQL可能无法满足查询速度的要求。可以使用NoSQL数据库来优化查询速度。NoSQL数据库是指非关系型数据库，可以提供更快的查询速度。

在进行亿级数据的查询时，优化查询速度是非常重要的。可以通过建立索引、减少需要查询的字段、使用子查询、使用分页查询、使用缓存、使用分库分表、使用NoSQL数据库等方法来优化查询速度。同时，需要根据具体情况选择合适的优化方案。