MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，它的数据查询处理方法对于大数据处理变得更加重要。在这篇文章中，我们将讨论MySQL如何处理大数据查询问题。

MySQL处理大数据查询的方法之一是使用索引。索引是一种数据结构，可以大大加速数据检索的速度。如果在查询中使用索引，则MySQL将优先使用索引，而不是扫描整个表。因此，创建索引对于大数据查询而言至关重要。

CREATE INDEX index_name
ON table_name (column_name);

另一个方法是利用合适的数据分区方案来提升查询效率。数据分区是一种将表分割成若干个较小分区的技术，每个分区独立地存储和维护数据。这样，当执行大数据查询时，MySQL只需要对相关分区进行扫描，提高了查询效率。

CREATE TABLE table_name (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(40),
age INT,
INDEX(age)
)
PARTITION BY RANGE(age) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (18),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (30),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (40),
PARTITION p3 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);

此外，我们可以使用MySQL的预存储过程和视图，来简化大数据查询的复杂度。预存储过程是一种可以在MySQL中实现的存储过程，可以将常用的查询逻辑进行编写和封装，然后通过调用预存储过程的方式来执行查询。

CREATE PROCEDURE proc_name()
BEGIN
SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE age >30;
END

视图是一种虚拟的表，它可以在查询时返回一个结果集，使得数据查询和数据处理变得更加灵活和方便。对于大数据量的查询，使用视图可以极大地简化代码，并提升查询速度。

CREATE VIEW view_name AS
SELECT name, age FROM table_name WHERE age >30;

综上所述，MySQL有多种处理大数据查询的方法，包括使用索引、数据分区、预存储过程和视图。选用合适的方法可以大大提升查询效率和降低代码复杂度。