隨著互聯網時代的到來，數據量的爆炸式增長，大數據處理成為當前數據領域的一個熱點話題。在企業應用系統中，MySQL數據庫是最為常用的關系型數據庫之一。但是面對大表數據的處理，如何進行優化和分析，似乎成為一個難題。

對于MySQL的大表數據處理，我們可以采用以下幾種方案：

1. 分表

CREATE TABLE `table1_1` LIKE `table1` ;
ALTER TABLE `table1_1` TYPE=MYISAM;
INSERT `table1_1` SELECT * FROM `table1` WHERE `id`<= 10000;
DROP TABLE `table1`;
CREATE TABLE `table1_2` LIKE `table1` ;
ALTER TABLE `table1_2` TYPE=MYISAM;
INSERT `table1_2` SELECT * FROM `table1` WHERE `id` >10000;
DROP TABLE `table1`;

將數據按照一定規則切割成多個表，每個表存儲部分數據，這樣可以大大減少單表數據量，提高查詢效率，而且可以通過對不同的子表進行優化，提高整個系統的性能。

2. 索引優化

ALTER TABLE `table1` ADD INDEX `id_index` (`id`);
ALTER TABLE `table1` ADD INDEX `name_index` (`name`);
EXPLAIN SELECT field FROM table1 WHERE id = 1;
EXPLAIN SELECT field FROM table1 WHERE name = '張三';

為查詢頻繁的字段建立索引，可以加快查詢速度，減少系統資源。但是索引也并非越多越好，過多的索引會影響增刪改操作的性能。

3. 冗余數據

CREATE TABLE `user` (
`uid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` VARCHAR(50) NOT NULL,
`sex` ENUM('male', 'female') NOT NULL,
`email` VARCHAR(50) NOT NULL,
`pwd` VARCHAR(32) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`uid`),
UNIQUE KEY `email` (`email`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
CREATE TABLE `company` (
`tid` INT(10) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`companyname` VARCHAR(50) NOT NULL,
`email` VARCHAR(50) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`tid`),
UNIQUE KEY `email` (`email`)
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

通過冗余設計，將一些數據重復存儲，可以減少多表聯合查詢的次數，提高查詢速度，不過需要考慮數據同步的問題。

4. 數據清理

DELETE FROM `table1` WHERE `id`<= 10000;
OPTIMIZE TABLE `table1`;

對于一些歷史數據或者無用數據，及時清理和優化，可以防止數據量過大導致的性能下降問題。

以上是針對MySQL大表數據處理所提出的一些解決方案，進行合理的組合和應用，可以有效提高系統的性能，加快查詢速度。