MySQL是一種常用的關系型數據庫，但是在處理大數據量的樹形結構時，需要進行一些特殊的設置和優化，以提高查詢和更新操作的效率。

首先，需要選擇一種合適的存儲方式。通常情況下，使用嵌套集模型或者閉包表模型可以提高查詢效率，但是也會增加更新操作的復雜度。另外，需要注意樹的深度和寬度，以及節點之間的關系類型，這些因素都會影響查詢和更新性能。

CREATE TABLE tree (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50) NOT NULL,
parent_id INT,
lft INT,
rgt INT
);
CREATE INDEX idx_tree_lft ON tree (lft);
CREATE INDEX idx_tree_rgt ON tree (rgt);
INSERT INTO tree (id, name, parent_id, lft, rgt)
VALUES (1, 'root', NULL, 1, 10),
(2, 'node1', 1, 2, 3),
(3, 'node2', 1, 4, 9),
(4, 'node3', 2, 5, 6),
(5, 'node4', 3, 7, 8);

上述代碼展示了一個使用嵌套集模型存儲樹形結構的示例，其中lft和rgt分別表示左右值，并且使用了索引進行優化。

除了存儲結構的選擇外，還可以通過緩存和批量操作等方式提高性能。例如，可以使用Redis等緩存系統緩存熱點數據，減少數據庫的訪問次數；還可以使用批量更新的方式，將多個更新操作合并成一個，減少網絡通信和數據庫操作的時間。

總的來說，處理大數據量的樹形結構需要綜合考慮存儲結構、索引優化、緩存、批量操作和算法等多個方面，以達到最優的性能表現。