优化千万级数据的方法主要包括以下几方面：
数据库优化：对数据库进行索引、分区、分表等操作，提高数据库的读写性能。可以根据查询频率和数据关联关系等因素，合理设计和优化数据库表结构，减少数据冗余和查询开销。
查询优化：通过合理的查询语句和索引的使用，减少查询的时间和开销。可以使用数据库的查询优化工具，如Explain、Analyze等，分析查询语句的执行计划，找出慢查询和瓶颈，进行优化。
缓存优化：使用缓存技术，将频繁读取的数据缓存到内存中，减少数据库的访问。可以使用缓存服务，如Memcached、Redis等，提高数据的读取速度和访问性能。
分布式存储：将数据分布到多台服务器上，减少单台服务器的压力，提高整体的数据处理能力。可以使用分布式数据库、分布式文件系统等技术，提高数据的存储和处理能力。
异步处理：对于一些耗时的操作，可以采用异步处理的方式，将任务放入消息队列中，由后台进程或其他服务进行处理，减少前台请求的等待时间。
垂直拆分和水平拆分：将大表拆分为多个小表，根据业务需求和数据特点进行垂直拆分和水平拆分，减少单个表的数据量，提高查询的效率。
数据预处理：对于一些复杂的查询和计算，可以提前进行数据预处理，将结果存储到新的表中，减少实时查询的开销。
防止数据倾斜：在数据分布不均匀的情况下，可以采用一些技术手段，如哈希函数、随机分片等，均匀分布数据，避免数据倾斜导致的性能问题。
硬件优化：优化服务器的硬件配置，如增加内存、硬盘、网络带宽等资源，提高服务器的性能和响应能力。
定期数据清理：定期清理无用的数据和日志，减少数据库的存储空间和查询时间。
以上是一些常用的优化方法，具体的优化方案要根据具体的业务需求和数据特点进行调整和优化。
