MySQL目前已经支持了非常高的数据容量和性能，可以承载千万级别的数据。但是，在处理千万级别数据时，可能会遇到性能瓶颈。性能瓶颈主要出现在查询、更新、删除等需要扫描大量数据的操作。这些操作需要通过索引来加速查询，如果索引没有建立好、SQL语句写的不好，就很容易出现性能瓶颈。以下是一些优化MySQL千万级别数据的方法：1.建立索引对于经常查询的字段，可以在这些字段上创建索引。索引可以极大地提升查询效率。但是，过多的索引会影响插入、删除、更新等操作的性能，因此应该根据实际情况精心设计和使用。
2.分区表对于大型表来说，可以通过分区表的方式将表分成多个“小表”，这样既能够减少查询时扫描的数据量，也能够加快数据的插入、更新、删除等操作的速度。MySQL支持很多种分区方式。3.分库分表对于访问量极高的表来说，可以采用分库分表的方式将数据分散到多台服务器上，这样可以有效缓解单台服务器的压力，提升查询、更新、删除等操作的速度，并且可以支撑更高的数据量。4.多服务器负载均衡对于分库分表的情况，可以采用多服务器负载均衡方案，使得系统更加高效、稳定。总之，优化MySQL千万级别数据的方法很多，需要根据实际情况选择合适的方案。同时，建议合理使用索引、分区表、分库分表等技术，并且在设计数据库时，应该遵循规范化原则，尽量减少字段冗余和数据冗余。