在大數據時代，我們經常需要對海量的數據進行統計計算，MySQL作為流行的數據庫之一，也需要針對大數據量進行相應的統計處理。

對于MySQL的大數據量統計方案，我們可以采用以下幾種方法：

1. 垂直分表（Vertical Partitioning）
將原表按列劃分成多個小表，不同列的數據存在不同的物理表中。這樣在進行數據統計時，只需訪問需要的幾張小表，大大減小了查詢的數據量。但是需要注意，垂直分表可能會導致關聯查詢的性能下降，因為需要合并多個小表的數據。
2. 水平分區（Horizontal Partitioning）
將原表按照行進行劃分，將相同的行分到同一個分區中。不同分區的數據可以存儲在不同的服務器上。這種方法適用于插入和查詢性能要求高的場景，但是不適用于經常需要執行刪除和更新操作的場景。
3. 數據壓縮（Data Compression）
將冷數據進行壓縮存儲，這樣可以減小數據存儲空間，提高查詢性能。當需要查詢壓縮過的數據時，可以使用特殊的查詢算法將數據解壓縮后再進行處理。
4. 數據分區（Data Sharding）
將數據按照一定規則進行劃分，存儲到不同的節點服務器上。這種方式能夠提高查詢性能和并發處理能力，但是也需要解決數據分片管理和維護問題。
5. 匯總表（Summary Table）
在原表的基礎上，創建匯總表，將需要統計的數據進行匯總計算，然后將計算結果存儲到匯總表中。在查詢時，可以直接訪問匯總表，不需要每次都對原表進行查詢。這種方法適用于一些固定的統計場景。

總之，對于MySQL的大數據量統計處理，我們需要根據實際場景選用相應的解決方案，以提高查詢性能和對海量數據的快速處理能力。