在MySQL中，可以通過一些簡單的方法來分析語種，這些方法包括使用語言檢測算法或者使用字符集和語言排序規則。

其中，語言檢測算法可以使用php-ml等現成的庫來實現。比如使用php-ml的TextLanguageDetection庫，代碼如下：

require_once 'vendor/autoload.php';
use Phpml\FeatureExtraction\StopWords\English;
use Phpml\Tokenization\WhitespaceTokenizer;
use Phpml\Classification\NaiveBayes;
$englishStopWords = new English();
$tokenizer = new WhitespaceTokenizer();
$classifier = new NaiveBayes();
// 訓練分類器
$classifier->train($trainingSamples, $trainingLabels);
// 測試文本語言
$text = 'This is a sentence in English.';
$textTokens = $englishStopWords->removeStopWords($tokenizer->tokenize($text));
$predictedLabels = $classifier->predict([$textTokens]);
echo $predictedLabels[0];

另一種方法是使用字符集和語言排序規則。常見的MySQL字符集和排序規則如下：

SET NAMES utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

其中，utf8mb4_unicode_ci是一種支持多種語言的排序規則，可以對多種語言的字符進行正確排序，并進行大小寫不敏感的匹配。

如果需要對一段文本進行語言分析，可以將其轉換為utf8mb4字符集，然后通過判斷其中包含的字符類型或者字符串前綴來確定其可能的語言，代碼如下：

SET NAMES utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
SELECT lang FROM langs WHERE ascii(substr(text, 1, 1)) >= 'a' AND ascii(substr(text, 1, 1))<= 'z' LIMIT 1;

其中，langs是包含多種語言文本的數據庫表，text列用于存儲文本，lang列用于存儲文本的語言。

通過上述方法，可以快速、準確地判斷給定文本的語種，從而進行相應的處理。