在当今数字化时代，数据处理的效率对于企业的运营和发展至关重要。在 MySQL 数据库中处理千万级数据时，优化查询性能是一项具有挑战性但又极为关键的任务。本文将详细讲述如何将查询时间从漫长的 190 秒大幅缩短至仅 1 秒的全过程。

对数据库结构进行了深入分析。发现存在一些不合理的表设计，例如过度冗余的字段和不恰当的索引。通过精简字段，去除不必要的冗余信息，减少了数据存储空间，同时也提高了数据读写的效率。

着重优化了索引。仔细评估了查询语句中经常使用的条件字段，为其创建了合适的索引。但需注意，过多或不当的索引也可能会影响性能，因此需要谨慎选择。

对查询语句进行了重写和优化。避免使用复杂的子查询和连接操作，尽量采用简洁高效的方式来表达查询逻辑。利用 MySQL 的内置函数和优化技巧，提高了查询的执行效率。

调整了数据库的配置参数。根据服务器的硬件资源和数据量，合理设置了缓存大小、连接数等参数，以充分发挥数据库的性能。

还对数据进行了分区处理。按照一定的规则将数据划分到不同的分区中，使得查询能够在特定的分区内进行，减少了数据扫描的范围，从而提高查询速度。

最后，定期对数据库进行维护和清理。删除不再需要的数据，优化表结构，以及对数据进行归档处理，保持数据库的整洁和高效。

通过以上一系列的优化措施，成功地将 MySQL 千万级数据的查询时间从 190 秒大幅缩短至 1 秒，极大地提升了系统的性能和用户体验。这一优化历程不仅解决了当前的性能问题，也为未来数据量的增长和业务的扩展奠定了坚实的基础。