MySQL是现今最流行的关系型数据库，大数据查询和统计一直是MySQL优化的重点。在处理海量数据查询过程中，MySQL的性能显得尤为重要。下面我们来看看MySQL大数据查询统计优化的一些方法。

1.创建索引

CREATE INDEX index_name
ON table_name (column1, column2, ...);

索引是在某些列上预排序的数据结构，可以加快查询，该方法适用于在查询条件中经常用到的列。

2.分区表

CREATE TABLE table_name (
column1 datatype,
column2 datatype,
...
)
PARTITION BY RANGE (column1) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (10),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (20),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);

使用分区表可以有效的提高查询效率，在处理大量数据时可以将表分成多个物理块，让查询变得更加高效。

3.优化查询语句

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition1 AND condition2 AND condition3 ...;

在查询时，应该根据实际情况选择合适的查询方式，例如使用INNER JOIN或者LEFT JOIN连接表，或者使用子查询等。

4.避免全表扫描

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE columnX LIKE '%keyword%';

如果对一个没有索引的列进行模糊查询，会导致全表扫描，直接影响查询性能。应该尽量避免在查询中使用LIKE模糊查询，或者在查询前创建索引。

5.使用缓存

SELECT SQL_NO_CACHE column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition1 AND condition2 AND condition3 ...;

MySQL服务器会自动缓存查询语句的执行结果，如果查询语句不会经常变化，可以通过使用缓存机制，避免反复执行SQL语句的查询操作。

以上就是一些MySQL大数据查询统计优化方法，通过对这些方法的深入了解，可以有效提高MySQL的查询性能，从而使得大数据查询处理更加高效和快速。