当MySQL表的数据量达到1亿多条时，分库分表是一个常见的解决方案。但是，分库分表并不总是适合每种情况，且实施起来可能会非常复杂。因此，本文将探讨一些其他可以考虑的解决方式。

1. 数据清理 在1亿多条记录的数据库中，可能有很多旧、重复或失效的数据，这些数据可能占据了大量的存储空间和资源。通过定期清理这些数据，可以减少数据库的大小，并提高查询性能。

2. 索引优化 索引是MySQL中查询性能最重要的因素之一。建立正确的索引可以加快查询速度，而不需要增加任何硬件资源。因此，如果数据库中存在没有正确索引的表，则可以考虑添加索引以提高查询性能。

3. 数据库分区 数据库分区是将数据库拆分为若干个部分，每个部分可以单独管理和优化。这样做可以减轻数据库服务器的负载压力，并提高整体查询性能。在MySQL中，可以使用分区表来实现数据库分区。

4. 数据库缓存 数据库缓存是将数据库中经常访问的数据存储在内存中，以加快对这些数据的访问速度。在MySQL中，可以使用缓存机制来提高查询性能和响应速度。

5. 数据库分布式存储 数据库分布式存储是将数据分散在多个物理服务器上，每个服务器可以管理自己的一部分数据。这样做可以增加数据库的可扩展性和容错性，同时也可以提高整体查询性能。在MySQL中，可以使用分布式数据库系统（如Hadoop或Cassandra）来实现数据库分布式存储。

6. 数据库集群 数据库集群是将多台服务器连接在一起，形成一个逻辑单元来处理数据库请求。这样做可以提高整体查询性能、提高可用性和容错性等方面的特性。在MySQL中，可以使用MySQL Cluster或Percona XtraDB Cluster等解决方案来实现数据库集群。

7. 数据库优化 最后，如果以上所有方法都无法解决问题，则可以考虑进行数据库优化。数据库优化是通过对数据库结构、索引、查询语句等方面进行调整，以提高整体查询性能和响应速度。数据库优化需要一定的专业知识和经验，因此建议在执行之前寻求专业人士的帮助。

总之，当MySQL表的数据量达到1亿多条时，可以采取多种方法来提高数据库的性能和可扩展性。除了分库分表外，还可以尝试数据清理、索引优化、数据库缓存、数据库分区、数据库分布式存储、数据库集群等解决方案，以满足不同的需求和场景。

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