在互联网应用中，当面临百万级数据量时，帖子详情与附件关联表的设计至关重要，它直接影响系统的性能、可扩展性以及数据的一致性。

传统的设计方案通常是在关联表中直接记录帖子ID与附件ID的对应关系。这种简单直接的方式在数据量较小时运行良好，但随着数据规模膨胀到百万级别，问题逐渐凸显。例如，频繁的查询操作会导致数据库的I/O压力增大，查询性能显著下降。而且，当有新的附件类型或者业务规则变化时，这种设计的扩展性较差，可能需要对整个关联表结构进行大规模修改。

更优的设计方案之一是采用分表策略。按照一定的规则，如时间、帖子类别等，将关联表进行水平拆分。比如，按月份对帖子进行分表，每个月的帖子及其附件关联数据存储在独立的表中。这样做的好处是，在查询特定时间段内的帖子附件关联信息时，数据库只需在对应的分表中进行检索，大大减少了数据扫描范围，提升查询效率。分表也便于数据的管理和维护，例如数据备份和迁移。

另一个优化方向是引入缓存机制。对于热门帖子的附件关联信息，将其缓存到内存中。这样，当用户请求这些热门帖子的附件时，可以直接从缓存中获取数据，避免频繁访问数据库。常见的缓存技术如Redis就非常适合处理这类场景，它具有高并发读写能力和快速的数据存取速度。

合理设计索引也是关键。在关联表的帖子ID和附件ID字段上建立合适的索引，可以加速查询过程。索引能够帮助数据库快速定位到所需的数据行，减少全表扫描的时间开销。

百万级数据量下帖子详情与附件关联表的设计需要综合考虑多种因素，通过分表、缓存、索引等技术的合理运用，构建一个高效、稳定且易于扩展的系统架构，以满足日益增长的业务需求。