随着数据量不断增加，MySQL 数据库中的表会变得越来越大。对于千万级别的数据量，这可能会导致查询和更新变慢，甚至影响整个系统的性能。因此，在这种情况下，考虑使用分表技术是一个不错的选择。

分表可以将大型表拆分为多个较小的表，从而降低每个表的数据量，提高查询和更新速度。常见的分表策略包括按时间、按地域、按业务等方式进行划分。

按时间分表是一种常见的分表方式，特别适合存储与时间有关的数据，例如日志记录。在这种情况下，可以按照日期或月份创建不同的表，例如 log_202101、log_202102 等，每个表只存储相应日期或月份的数据。这样可以有效避免单个表过大的问题，同时也方便后续数据的备份和归档。

按地域分表则是根据地理位置信息进行分表，例如区域、城市等。这种方式适用于需要根据地域信息进行筛选或统计的场景，例如电商平台的订单管理系统。在这种情况下，可以按照地域信息创建不同的表，例如 order_shanghai、order_beijing 等，每个表只存储相应地域的订单数据。这样可以有效避免单个表过大的问题，并且方便后续地域信息的查询和统计。

按业务分表则是根据不同业务功能进行分表，例如用户管理、商品管理等。在这种情况下，可以将不同业务之间的数据拆分为独立的表，从而提高系统的可维护性和扩展性。例如，可以创建 user_table、product_table 等多张表，每个表只存储相应业务的数据。

当然，分表也并非一定是最佳选择。在考虑分表时，需要对具体的业务场景进行分析和评估，权衡利弊后再做决策。同时，还需要考虑分表后如何处理数据的关联和连接问题，以及如何优化查询的执行计划等问题。

总之，针对千万级别的数据量，分表是一种有效的解决方案，可以提高系统的性能和可维护性。但是，在实际应用中需要结合具体业务场景进行评估，并且需要谨慎设计和实施分表方案，才能发挥其最大的效果。