当遇到MySQL数据量过大的情况时，需要采取适当的措施来优化数据库性能。

以下是一些可能有用的建议：

1. 使用索引：索引可以大大加快查询速度，特别是在大型表中。确保经常搜索的列都有索引，但不要将太多的索引添加到表中，因为这会使更新操作变得更慢。

2. 分区：在MySQL版本5.1之后，可将表按逻辑划分为多个部分，每个部分称为分区。这在大型表上可以提高查询和更新性能，特别是在某些部分经常查询或更新的情况下。

3. 压缩表：MySQL支持压缩表格，这可以减少磁盘空间的使用。但是，在大型表中使用这种压缩可能会影响查询和更新的速度。

4. 使用数据仓库：数据仓库是一个专门设计用于处理大量数据的数据库。将数据转移到数据仓库中可以提高查询性能并减少MySQL数据库的负载。

5. 优化查询：确保使用正确的查询语法和查询参数以获得最佳性能。遵循最佳实践，并确保使用索引和JOIN语句等功能来优化查询。

6. 分布式数据库：将数据分布到多个MySQL服务器上可以提高性能和可伸缩性。这是一个复杂的配置过程，需要系统管理员有适当的经验和技能。

7. 增加硬件资源：增加服务器的CPU、内存和磁盘空间可以提高MySQL的性能，但是这不是解决问题的唯一方法。

总的来说，对于大型MySQL数据库，需要仔细规划和优化，遵循最佳实践，并使用适当的工具来监视和管理性能。

当 MySQL 数据量很大时，可能会面临以下问题：

1. 查询效率变慢：随着数据量的增加，查询语句需要的时间也会越来越长，甚至可能会导致系统崩溃。

2. 内存不足：当数据量超出内存容量时，MySQL 会不断地从硬盘读取数据，导致系统变得缓慢。

下面是一些应对大数据量的方法：

1. 数据库分库分表：通过将数据分布在多个数据库或表中来缓解 MySQL 处理大量数据的压力，可以提高系统性能和查询效率。

2. 数据库索引优化：为常用的查询字段添加索引，可以大大提高查询效率。

3. 硬件升级：升级硬件，如增加内存，可以提高系统的负载能力，减少系统崩溃的可能性。

4. 数据库缓存：通过将常用的数据缓存到内存中，可以减少从硬盘读取数据的次数，提高系统性能。

5. 数据库备份和恢复：定期备份数据库，以防数据丢失，同时备份数据也可以进行数据归档，以减少系统的存储压力。

总之，在处理大量数据时，需要从多个方面入手，通过数据库分库分表、索引优化、硬件升级、数据库缓存和备份恢复等方法来提高系统性能和稳定性，同时也需要根据具体情况逐步优化和改进。