MySQL是一種頗受歡迎的開源數據庫，被廣泛地應用在各種應用程序中。然而，如果我們在應用程序中設計單表的數據過多，就可能影響MySQL的效率。那么，數據過多到什么程度才會影響MySQL效率呢？

答案是，我們需要根據具體情況而定。一般來講，當一個表中的數據量達到幾百萬行時，MySQL可能就會出現效率問題。其中最主要的問題是數據庫查詢效率下降。這時候，我們需要使用一些技巧和方法，來優化MySQL的性能。

首先，我們需要對MySQL建立索引。索引能夠快速地定位數據，以提高數據庫查詢的效率。如果我們的表中沒有索引，那么MySQL會全表掃描，就會導致查詢效率很低。在為表建立索引時，我們需要考慮哪些列需要建立索引，以及應該如何建立索引。一個常見的做法是，在查詢經常使用的列上，建立較為密集的索引。如果我們經常在時間戳或者ID等列上進行查詢，就可以將這些列作為索引。但是需要注意的是，建立過多的索引會降低數據庫寫入性能。

此外，我們可以采用將表拆分為多個小表的方法。這種方法可以降低單表數據過多的問題，同時還能夠提高MySQL的查詢效率。拆分表的方法有很多種，比如按照地理位置進行拆分，或者按照時間段進行拆分。拆分表后，我們可以根據需要對查詢不同表，從而提高查詢效率。但是，拆分表也會帶來一些問題，比如需要處理分頁查詢的邏輯，以及跨表查詢的問題。

最后，我們要注意表的結構設計。在數據量較大的情況下，表的結構是否正確會對性能造成重要的影響。一個常見的錯誤是將冗余數據存儲在同一個表中。在需要頻繁更新這些數據的情況下，這會導致查詢效率下降。另外，我們需要注意數據類型的選擇。如果使用了不合適的數據類型，會導致查詢效率下降，同時也會帶來其他一些問題。

// 舉例，為表中的id和timestamp建立索引
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX `id_idx`(`id`);
ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX `timestamp_idx`(`timestamp`);
// 采用拆分表的方法，將時間較新的數據存儲在新的表中
CREATE TABLE `table_name_new` LIKE `table_name`;
INSERT INTO `table_name_new` SELECT * FROM `table_name` WHERE `timestamp` >'2019-01-01';