亿级的数据表是非常庞大的，因此在优化这样的数据表时需要综合考虑数据库设计、查询优化、硬件资源和数据维护等多个方面。以下是一些常见的优化措施：
合理设计索引：
根据查询模式创建合适的索引，注意避免索引过多导致维护成本提高。
使用部分索引和函数索引来加快查询速度。
定期检查索引的使用情况，并及时删除无效或不常用的索引。
分区和分表：
使用水平分表（Sharding）将大表按某个特征值（如日期、区域等）拆分成多个小表。
数据库分区可以按日期范围、哈希值等策略对数据进行分离，减少单一查询对大批数据的扫描。
优化查询：
避免全表扫描，尽量使用索引进行查询。
优化SQL语句结构，比如避免在where子句中使用函数，避免不必要的join操作等。
使用EXPLAIN分析SQL查询的执行计划，查找可以优化的部份。
读写分离：
将查询操作和数据修改操作分布到不同的服务器上，可以有效减少锁竞争和IO等候时间。
使用缓存可以显著减少数据库的读取次数，适合读多写少的场景。
批量操作与延迟写入：
尽量使用批量操作来更新数据库，减少频玕的单条数据写入。
应用延迟写入、队列或缓冲技术减少对数据库的即时写压力。
归档旧数据：
根据需要归档的数据特点，创建一个或多个归档表。这些表通常位于同一数据库中，但也可以在不同的数据库或存储系统中。
设计合适的表结构来存储归档数据。一般来说，结构会与原始表类似，但可简化一些不再需要的索引或列。
开发自动化脚本来将旧数据从原始表移动到归档表。
在迁移到归档库之前，应确保有完整的数据备份。
归档操作可能会占用大量数据库资源，建议在系统负载较低的时段执行。
硬件优化：
优化存储设备，使用更快的SSD替代HDD，或采用高性能的IO子系统。
提升网络带宽和处理器性能，确保数据传输和处理不成为瓶颈。
监控与调整：
使用监控工具持续监控数据库的性能，发现瓶颈进行及时优化。
定期进行数据库调整，比如调整内存分配、并发设置等。
应用层优化：
使用如Redis、Memcached等内存缓存系统缓存频繁读取的数据，减少对数据库的直接访问。
设计应用级缓存机制，例如本地缓存、缓存过期策略、缓存预热等，来控制数据加载和更新。
采用批量INSERT、UPDATE等操作，减少数据库I/O，提升性能。
定时任务整合批处理操作，如非实时性的数据统计、日志记录等。
实施降级策略，当数据库压力过大时，暂时关闭一些非核心业务功能。
设计容错机制，当数据库访问失败时，提供备选方案，如返回缓存数据、使用默认值等。
每个系统的具体情况不同，这些优化方法需要根据实陔应用场景和瓶颈进行选择和调整。在进行优化工作时，务必充分测试每一种改动，防止优化反而带来性能下降或可用性问题。
