查询性能： 如何提高查询速度，特别是针对大数据量的查询。
存储空间： 如何合理利用存储空间，避免不必要的浪费。
索引设计： 如何设计索引，加速数据检索。
数据类型选择： 是否有更合适的数据类型来存储数据。
1. 索引优化
建立合适的索引：
频繁查询的字段： 对于经常作为查询条件的字段（如ID、点击次数、下载次数），建立索引。
排序字段： 如果经常对某个字段进行排序，建立索引。
联合索引： 如果查询条件经常组合多个字段，建立联合索引。
索引选择性： 索引的选择性越高，查询效率越高。尽量避免在选择性低的字段上建立索引。
索引维护： 定期检查索引的有效性，删除不再使用的索引。
2. 数据类型优化
数值类型：
INT： 对于整数类型，INT通常足够。
BIGINT： 对于超大整数，使用BIGINT。
FLOAT/DOUBLE： 对于浮点数，选择合适的精度。
文本类型：
VARCHAR： 对于固定长度或可变长度的字符串，使用VARCHAR。
TEXT： 对于大文本，使用TEXT，但要注意全文索引的性能影响。
时间类型：
DATETIME： 对于日期和时间，使用DATETIME。
3. 存储引擎选择
InnoDB： 适合事务处理、外键约束、行级锁等场景，对于大多数应用来说都是一个不错的选择。
MyISAM： 适合只读表或插入频繁的表，性能较好，但不支持事务和外键。
4. 查询优化
避免SELECT* ： 只查询需要的字段，减少数据传输量。
使用LIMIT： 限制查询返回的行数。
索引覆盖： 查询结果只包含索引中的字段，避免回表查询。
分表： 将大表水平拆分，减少单个表的压力。
读写分离： 将读操作和写操作分离到不同的服务器上，提高读性能。
5. 其他优化
慢查询日志： 开启慢查询日志，分析慢查询，找出性能瓶颈。
优化MySQL配置： 根据硬件配置和业务特点，调整MySQL配置参数。
缓存： 使用缓存（如Memcached、Redis）来缓存查询结果，减少数据库访问。
分库分表： 对于超大规模数据，可以考虑分库分表。
具体优化示例
假设表结构如下：
SQL
CREATE TABLE `your_table` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(255) DEFAULT NULL,
`content` text,
`click_count` int(11) DEFAULT '0',
`download_count` int(11) DEFAULT '0',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_title` (`title`),
KEY `idx_click_count` (`click_count`),
KEY `idx_download_count` (`download_count`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
请谨慎使用代码。
优化点：
建立了title、click_count、download_count的索引，加速查询。
如果content字段经常被全文搜索，可以考虑使用全文索引。
如果click_count和download_count的增长很快，可以考虑使用自增长的BIGINT类型。
注意： 优化是一个不断迭代的过程，需要根据实际情况进行调整。建议在进行大规模优化之前，先在测试环境中进行测试，评估优化效果。
总结
针对1000万条数据的MySQL表，优化主要从索引、数据类型、存储引擎、查询等方面入手。通过合理的优化，可以显著提升数据库的性能，提高应用的响应速度。