要优化一个百万记录的 SQL 查询，可以考虑以下几种解决方法：

1. 创建索引：索引可以加快查询速度，特别是在大表中。根据查询条件和经常被用作筛选条件的列创建索引，可以大大提升查询效率。例如，如果经常使用到的列是 name，可以创建一个名为 name_index 的索引：CREATE INDEX name_index ON table_name (name)。

2. 优化查询语句：通过重写查询语句或者使用更有效的查询方式，可以改进查询性能。例如，使用 INNER JOIN 替代 WHERE 子句，尽量使用 = 运算符而不是 LIKE 运算符等等。

3. 分页查询：如果查询结果集非常庞大，可以考虑使用分页查询来减少数据的检索量。通过使用 LIMIT 子句，可以只检索一部分数据，而不是全部数据。例如，SELECT * FROM table_name LIMIT 0, 100 表示只检索前 100 条记录。

4. 数据库分区：如果数据库支持分区功能，可以考虑将表进行分区。分区可以将数据拆分成更小的逻辑块，这样查询时只需要检索特定分区的数据，可以提高查询性能。例如，将按日期进行分区，可以创建一个名为 partition_name 的分区：CREATE TABLE table_name PARTITION BY RANGE (date_column) (PARTITION partition_name VALUES LESS THAN ('2022-01-01'))。

5. 缓存查询结果：如果查询结果不经常变化，可以将查询结果缓存在内存中，下次查询时直接从缓存中获取结果，而不需要再次执行查询。这可以减少数据库的负载，提高查询速度。

以下是一个使用索引和优化查询语句的代码示例：

-- 创建索引
CREATE INDEX name_index ON table_name (name);

-- 优化查询语句
EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE name = 'John';

通过创建名为 name_index 的索引，并使用 WHERE 子句来筛选记录，可以提高查询性能。使用 EXPLAIN 关键字可以查看查询的执行计划，以便进一步优化查询。