在DataHub中优化MySQL的数据存储，可以从以下几个方面进行：
- 数据模型优化：根据业务需求和数据特点，设计合理的数据模型。例如，对于频繁访问的数据，可以将其存储在主数据表中，而对于不常访问的数据，可以存储在从数据表中，以减少主数据表的压力。同时，合理设计字段类型和长度，避免不必要的数据存储空间浪费。
- 索引优化：索引是提高MySQL查询性能的关键。根据业务需求和数据特点，为常用的查询字段创建索引，以加快查询速度。同时，避免在频繁更新的字段上创建索引，以免影响更新性能。
- 分区和分表：对于大规模的数据存储，可以考虑使用MySQL的分区和分表功能。通过将数据分散到多个物理文件中，可以提高查询性能和写入性能。同时，分区还可以根据数据的访问模式进行优化，例如按时间范围进行分区。
- 读写分离：通过将读操作和写操作分离到不同的MySQL实例上，可以提高系统的并发处理能力和容错能力。在读多写少的场景下，这种优化可以显著提高系统性能。
- 缓存策略：利用缓存技术来减少对MySQL的直接访问。例如，可以使用Redis等内存数据库作为缓存层，将热点数据缓存在内存中，以加快查询速度。同时，合理设置缓存过期时间，避免缓存雪崩等问题。
- 硬件和配置优化：根据业务需求和硬件资源情况，合理配置MySQL的硬件参数和运行参数。例如，增加内存容量可以提高缓存命中率，提高查询性能；调整连接数限制和线程池大小可以优化并发处理能力。
综上所述，优化MySQL的数据存储需要从多个方面进行综合考虑和设计。通过合理的数据模型、索引、分区分表、读写分离、缓存策略以及硬件和配置优化等措施，可以显著提高MySQL的性能和稳定性，满足业务需求。