在大數據時代，數據量的增長是一個不可避免的趨勢，對于數據庫來說，這意味著索引的性能也面臨著巨大的壓力。

MySQL是一種關系型數據庫，一般情況下，我們使用B+樹作為索引結構，通過優化索引可以提升查詢性能，但是當數據量達到千萬級別時，索引也會面臨著性能瓶頸。那么，該如何優化千萬級索引呢？以下是一些常用的優化策略。

1. 聚簇索引
聚簇索引可以有效地提升查詢性能，它是將數據行和索引行存儲在一起的索引類型，因此可以減少磁盤IO操作。在創建聚簇索引時，需要選擇一個唯一鍵或者是一個范圍查找頻繁的鍵，比如訂單號、時間等。
2. 分區索引
對于大表而言，分區索引可以將數據分割成多個小塊，這樣就可以更加快速地定位數據。同時，分區索引也便于備份和恢復操作，可以提高數據的可用性。
3. 緩存與緩沖
大量的磁盤IO操作是導致查詢性能下降的關鍵原因，因此合理地配置緩存和緩沖是提升性能的重要策略。可以適當增加內存大小，同時也需要設置合理的緩沖池參數，保證每次查詢都可以從內存中獲取數據。
4. 壓縮索引
當數據量達到一定程度時，索引占用的空間也會越來越大，這就需要對索引進行壓縮操作。通過壓縮索引可以減少磁盤IO操作，提高查詢性能。

以上是一些常用的優化策略，但是需要注意的是，不同的場景需要采用不同的優化策略，只有針對實際情況進行綜合分析和優化，才能達到最優的效果。