在大数据时代，处理千万级甚至更大规模的数据是许多开发者面临的挑战。其中，MySQL 数据库中对千万级数据进行求和查询并实现高效多列统计，是一个关键的性能优化问题。

了解数据库查询执行原理至关重要。MySQL 在处理查询时，会解析查询语句，生成执行计划，然后按照计划读取和处理数据。对于大规模数据求和查询，全表扫描往往效率低下。索引的合理使用成为优化的关键第一步。

为需要进行求和统计的列创建合适的索引，可以显著提升查询速度。例如，如果要对某一列进行求和，在该列上创建索引后，MySQL 可以更快地定位和读取相关数据，减少磁盘 I/O 操作。但要注意，索引并非越多越好，过多的索引会增加数据插入、更新的开销，并且占用额外的存储空间。

分区表技术也是优化千万级数据求和查询的有力手段。将大表按照一定规则（如时间、地域等）进行分区，查询时数据库可以只扫描相关分区的数据，而非全表。比如，按月份对销售记录表进行分区，在统计某个月的销售总额时，只需要扫描对应月份的分区，大大减少了查询的数据量。

另外，优化查询语句本身也能带来性能提升。避免使用子查询和复杂的连接操作，尽量使用 JOIN 进行多表关联，并且合理安排 JOIN 的顺序，将数据量小的表放在前面，减少中间结果集的大小。

缓存机制同样不可忽视。可以利用 MySQL 的查询缓存功能，将频繁查询的结果缓存起来，下次查询时直接从缓存中获取数据，无需再次执行查询操作。

在实际应用中，需要综合运用这些方法。根据数据特点、业务需求和硬件环境，不断调整优化策略，才能实现 MySQL 千万级数据求和查询的高效处理，为企业的数据分析和决策提供有力支持。