優化千萬級數據的方法主要包括以下幾方面：
數據庫優化：對數據庫進行索引、分區、分表等操作，提高數據庫的讀寫性能。可以根據查詢頻率和數據關聯關系等因素，合理設計和優化數據庫表結構，減少數據冗余和查詢開銷。
查詢優化：通過合理的查詢語句和索引的使用，減少查詢的時間和開銷。可以使用數據庫的查詢優化工具，如Explain、Analyze等，分析查詢語句的執行計劃，找出慢查詢和瓶頸，進行優化。
緩存優化：使用緩存技術，將頻繁讀取的數據緩存到內存中，減少數據庫的訪問。可以使用緩存服務，如Memcached、Redis等，提高數據的讀取速度和訪問性能。
分布式存儲：將數據分布到多臺服務器上，減少單臺服務器的壓力，提高整體的數據處理能力。可以使用分布式數據庫、分布式文件系統等技術，提高數據的存儲和處理能力。
異步處理：對于一些耗時的操作，可以采用異步處理的方式，將任務放入消息隊列中，由后臺進程或其他服務進行處理，減少前臺請求的等待時間。
垂直拆分和水平拆分：將大表拆分為多個小表，根據業務需求和數據特點進行垂直拆分和水平拆分，減少單個表的數據量，提高查詢的效率。
數據預處理：對于一些復雜的查詢和計算，可以提前進行數據預處理，將結果存儲到新的表中，減少實時查詢的開銷。
防止數據傾斜：在數據分布不均勻的情況下，可以采用一些技術手段，如哈希函數、隨機分片等，均勻分布數據，避免數據傾斜導致的性能問題。
硬件優化：優化服務器的硬件配置，如增加內存、硬盤、網絡帶寬等資源，提高服務器的性能和響應能力。
定期數據清理：定期清理無用的數據和日志，減少數據庫的存儲空間和查詢時間。
以上是一些常用的優化方法，具體的優化方案要根據具體的業務需求和數據特點進行調整和優化。
