MySQL 的确可以存储亿级别的数据，但是这需要一些优化和技巧来确保数据可以高效地被存储和检索。下面给出一些应对亿级数据的解决方案：

1. 数据库分片（Sharding）

分片是将数据水平拆分为多个表或数据库的过程。根据数据特点，适当的分片策略可以确保数据高效地存储和检索。例如，可以按照时间、地理位置或用户ID等将数据分散到不同的数据库或表中，从而提高读写效率和数据安全性。

2. 数据库索引

数据索引是一种使数据库中数据更加高效的技术。建立合适的索引可以加速数据的搜索和查询。对于大数据量的MySQL，为关键列建立索引是至关重要的，尤其对于查询频繁的数据。

3. 数据库缓存

MySQL的缓存机制是指可以使用软件以某种方式存储数据，使得在访问缓存的时候可以快速地获取数据。使用缓存可以提高读写效率，同时还可以降低数据库的存储负载。

4. 数据库分区

将大型MySQL表分为更小的区域，可以帮助控制存储成本和管理数据。按照业务特点切割数据，可以帮助负载流量有条不紊地传递，避免单表瓶颈和单点故障。

5. 数据库压缩

通过压缩MySQL表，可以减少磁盘上存储的数据量。压缩后的表可以提供更快的读取和写入性能，同时还可以减少数据备份的存储空间。

总而言之，面对亿级别数据的MySQL，需要采取多种技术手段，包括分片、索引、缓存、分区等，以便高效地存储数据，加速数据的检索和查询，减轻负载。

随着互联网的快速发展，数据爆炸式增长已经成为常态，对于MySQL这种关系型数据库来说，处理亿级数据确实会有一些挑战。但是，MySQL本身也提供了一些解决方案，使得处理亿级数据成为可能。下面介绍一些解决方法：

1. 垂直分库分表

在数据量较大时，单个MySQL实例可能无法处理所有数据，并且查询速度也会慢下来。因此，我们可以使用垂直分库分表来将数据分散到多个MySQL实例中。可以根据不同的业务需求来进行分库分表，例如将不同的业务数据分散到不同的数据库中，或者将同一个表的不同列分散到不同的表中，从而降低查询压力，提高性能。

2. 水平分区

水平分区是指将表中的数据分散到不同的物理磁盘上，以减轻单磁盘的压力。MySQL实现水平分区的方式有很多，例如MySQL Cluster（NDB），MySQL Partitioning等。使用水平分区可以提高数据读取速度和写入速度，因为每个磁盘都可以同时读写数据，从而提高了并发度。

3. 使用索引

索引是对表中列的值进行排序的一种数据结构，可以大大提高查询速度。因此，在处理亿级数据时，建立合适的索引是非常重要的。合理地选择索引可以大大降低查询语句的执行时间和I/O操作，提高查询效率和性能。

4. 建立分区索引

在使用水平分区时，建立分区索引也是非常重要的。分区索引是一个在分区键上进行的索引，它是在每个分区上单独存储的，对于查询大量数据时可以提高查询效率。

5. 优化SQL查询语句

SQL语句是MySQL的核心，因此优化SQL查询语句可以大大提高查询速度。在处理亿级数据时，必须优化查询语句，尽量减少数据的读取和写入，避免执行不必要的查询。同时，也可以使用MySQL的一些性能调优工具，如Explain、Slow Query Log等来帮助我们优化SQL查询语句。

总的来说，处理亿级数据确实是一个挑战，需要需要通过使用分区、建立索引和优化查询语句等方式来提高MySQL的性能和查询效率。此外，还需要合理设计数据库架构，合理划分业务模块和数据模块，并合理选择MySQL版本、服务器配置和存储技术，才能更好地应对亿级数据的挑战。