处理每天新增一百万数据的MySQL数据库是一项具有挑战性的任务。以下是应对这种情况的关键方案：

分区表：将表按时间或其他适当的分区键分成多个分区，以减少单个表的数据量。这可以提高查询性能和维护效率。

索引优化：精心设计和管理索引，以加速数据检索。避免不必要的索引，使用覆盖索引来减少I/O操作。

垂直拆分：将大表拆分为多个小表，以降低每个表的数据量，提高性能。这可以根据查询频率将经常使用的列放在一个表中。

水平拆分：将数据分布到多个物理服务器或节点上，以平衡负载。可以使用数据库分片技术或分布式数据库来实现。

缓存：使用缓存机制，如Redis或Memcached，来减轻数据库的读取压力，尤其是对于重复性查询。

定期归档：将历史数据归档到冷存储或归档数据库中，以减少主数据库的负载。

硬件升级：考虑使用更强大的硬件，如高性能SSD、更多内存和CPU核心，以提高数据库服务器的处理能力。

读写分离：将读操作和写操作分开，使用主从复制来实现。这可以减少主服务器的负载，提高性能。

定期优化：定期执行数据库维护操作，如表优化、索引重建和统计信息更新，以保持数据库性能。

监控和警报：建立全面的数据库监控系统，及时发现性能问题并采取措施应对。

处理每天新增一百万数据的MySQL数据库需要综合的优化策略，包括分区表、索引优化、拆分、缓存、归档、硬件升级、读写分离、定期优化和监控。根据具体需求和业务场景，综合考虑这些策略以确保数据库能够高效处理大量数据。