如何提高对百万行数据表的MySQL查询？

要提高对百万行数据表的MySQL查询效率，可以采取以下几个方面的优化措施：

1. 索引优化：合理创建索引可以大幅提高查询效率。对于经常被查询的字段，可以创建索引，包括主键索引、唯一索引、普通索引等。但是过多的索引也会影响写入性能，需要权衡利弊。
2. 查询优化：编写高效的查询语句是提高查询效率的关键。避免使用SELECT *，只选择需要的字段。使用JOIN时，确保关联字段上有索引。避免使用子查询，可以考虑使用JOIN或者临时表等方式替代。
3. 分页查询优化：对于需要分页查询的场景，可以使用LIMIT关键字进行分页，但是在大数据表中，OFFSET的偏移量会导致查询性能下降。可以考虑使用游标(cursor)进行分页查询，避免全表扫描。
4. 数据库参数优化：根据实际情况调整MySQL的配置参数，如调整缓冲区大小、连接数、线程池大小等，以提高查询性能。可以通过修改my.cnf配置文件或者使用SET命令进行动态调整。
5. 数据分区：对于特别大的数据表，可以考虑将数据进行分区存储，将数据按照某个字段的范围进行划分，可以提高查询效率。MySQL支持基于范围、列表、哈希等多种分区方式。
6. 数据库垂直拆分和水平拆分：如果数据表过大，可以考虑将表进行拆分，拆分成多个表或者多个数据库，以减少单个表的数据量，提高查询效率。
7. 缓存技术：使用缓存技术可以减少对数据库的查询次数，提高响应速度。可以使用Redis、Memcached等内存数据库作为缓存层，将热点数据缓存起来。
8. 数据库性能监控和调优：定期监控数据库的性能指标，如查询响应时间、慢查询日志等，及时发现性能瓶颈并进行调优。

总结起来，提高对百万行数据表的MySQL查询效率需要综合考虑索引优化、查询优化、分页查询优化、数据库参数优化、数据分区、数据库拆分、缓存技术以及性能监控和调优等方面的优化措施。具体的优化方案需要根据实际情况进行调整和实施。