当需要导入和导出百万数据量的解决方案时，可以考虑以下设计方案：
1. 数据分批处理：将数据分批导入和导出，而不是一次性处理整个数据集。这样可以避免一次性加载和处理大量数据而造成内存压力，并且可以更好地处理异常和错误情况。可以根据实际情况确定每个批次的数据量，例如每次处理一千条或一万条数据，可以根据资源限制和性能需求来调整。
2. 使用流式处理：对于导出数据，可以使用流式处理的方式逐行或逐批写出数据，而不是将所有数据先加载到内存再一次性写出。对于导入数据，也可以使用流式处理逐行或逐批读取数据，而不是一次性加载整个数据集。
3. 并行处理：可以考虑并行处理数据导入和导出任务，将数据划分为多个子任务并且并行执行，以提高处理速度。可以利用多线程或分布式计算框架来实现并行处理。
4. 使用合适的数据格式：选择合适的数据格式来存储和传输数据，以提高效率和减少存储空间。例如，对于结构化数据可以使用CSV、JSON或Parquet等格式；对于大型数据集可以考虑使用压缩算法来减少存储空间和网络传输开销。
5. 数据校验和异常处理：在导入和导出过程中，需要进行数据校验和异常处理。对于导入数据，需要验证数据的完整性、合法性和一致性，并处理可能出现的异常场景，如数据冲突或错误格式；对于导出数据，需要确保导出的数据准确无误，可以使用校验和或数据对比来验证导出数据的完整性。
6. 备份和恢复策略：在导入和导出过程中，建议进行数据备份，以防止意外数据丢失或处理错误。可以定期备份导入或导出的中间结果，并确保备份的可靠性和可恢复性。
7. 数据库优化：如果导入导出的数据涉及到数据库，可以考虑数据库的优化措施，如合理设置索引、使用批量插入、调整事务隔离级别等，以提高数据操作的效率。
综上所述，百万数据的导入导出解决方案可以采用数据分批处理、流式处理、并行处理等策略，结合合适的数据格式和数据校验来提高效率、减少资源占用并确保数据的完整性和一致性。同时，备份和恢复策略以及数据库的优化也是值得考虑的方面。具体的设计方案需要根据具体的业务需求、数据量和资源限制来确定。