隨著數據時代的到來，數據量越來越大，一張數據表的數據量可達1億以上，對于MySQL這樣的數據庫來說，如何優化數據表成為了一個重要的課題。

對于數據量巨大的數據表，我們需要從以下幾個方面來考慮優化：

1. 索引優化

一個好的索引可以顯著提高查詢效率。對于1億數據表，我們需要選擇合適的列來建立索引，建議選擇唯一性高的列或者經常被查詢的列。同時，為了避免過多的索引導致查詢效率降低，建議對一些共同出現的列建立組合索引。

2. 數據庫表結構優化

1億數據表中，表結構的設計非常重要。合理的表結構可以提高數據寫入和查詢的效率。可以通過以下方法來優化表結構：
（1）合理選擇數據類型，避免使用太大或者太小的數據類型；
（2）盡量避免使用NULL；
（3）對于較長的字段，建議使用TEXT或者BLOG類型，而非VARCHAR類型；
（4）數據表中的所有字段應該有明確的含義，表中應該不存在沒有任何意義的字段。

3. 數據庫服務器硬件優化

針對1億數據表的情況，我們需要選擇合適的硬件環境。包括CPU的速度、內存的大小和磁盤的空間等，這些硬件設備的優化可以讓MySQL更加高效地工作。

4. 數據庫參數優化

通過修改MySQL的一些參數，我們可以提高MySQL的性能。根據實際情況和需要，可以針對以下參數進行修改：
（1）key_buffer_size：調整查詢緩存的大小；
（2）open_files_limit：調整單個進程可以打開的文件數量；
（3）max_connections：調整MySQL可以同時處理的連接數量；
（4）tmp_table_size和max_heap_table_size：調整內存表的大小；
（5）innodb_buffer_pool_size：調整InnoDB存儲引擎使用的緩沖區大小等。

總之，對于1億數據表的優化，需要多方面綜合考慮。只有在實際運用中不斷測試和調整，才能最終達到最優效果。