MySQL处理大数据的方法有很多，以下是一些常用的方法：

1、分区表

分区表是将一个大表分成多个小表的数据库对象，每个分区都是一个独立的表，可以独立处理，这样可以提高查询性能，减少锁定时间。

创建分区表的语法如下：

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
)
PARTITION BY partition_type (column_name)
(
    PARTITION partition_name1 VALUES partition_values1,
    PARTITION partition_name2 VALUES partition_values2,
    ...
);

2、分片表

分片表是将一个大表分成多个小表，每个分片都是一个独立的表，这样可以将数据分散到多个服务器上，提高查询性能和写入性能。

创建分片表的语法如下：

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype,
    column2 datatype,
    ...
)
ENGINE=sharding_engine;

3、使用索引

索引可以提高查询性能，在处理大数据时，为经常用于查询条件的列创建索引是很重要的，过多的索引会影响写入性能，因此需要权衡。

创建索引的语法如下：

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

4、优化SQL语句

优化SQL语句可以提高查询性能，避免使用SELECT *，尽量使用具体的列名；避免使用子查询，可以使用JOIN代替；避免使用LIKE操作符进行模糊查询，可以使用全文索引等。

5、使用存储过程和触发器

存储过程和触发器可以将复杂的逻辑封装起来，减少网络传输和解析的时间，过多的存储过程和触发器会影响性能，因此需要权衡。

创建存储过程的语法如下：

CREATE PROCEDURE procedure_name (parameters)
BEGIN
    SQL语句
END;

创建触发器的语法如下：

CREATE TRIGGER trigger_name AFTER/BEFORE event ON table_name FOR EACH ROW BEGIN
    SQL语句
END;