当MySQL数据库中的数据量过多时，可以考虑以下几种处理方式：
数据分区：将数据按照一定的规则分成多个区域存储，可以提高查询性能。可以根据数据的某些特征，例如时间范围或者某个字段的取值范围，将数据分成多个分区。
数据索引优化：为经常被查询的字段创建索引，可以加快查询速度。同时要注意避免创建过多的索引，以免影响插入、更新和删除的性能。
数据归档和压缩：将一些历史数据归档到其他存储介质中，例如磁盘或者云存储，可以减少数据库的负载。对于一些不经常被访问的数据，可以考虑使用压缩算法进行存储，减少存储空间的占用。
数据分库分表：当数据量过大时，可以考虑将数据库按照不同的逻辑分成多个库或者表，可以提高查询性能和并发能力。
数据备份和恢复：定期对数据库进行备份，以防止数据丢失。同时要有恢复方案，以便在数据丢失时可以快速恢复数据。
数据清理：对于一些不再使用或者过期的数据，可以进行清理，以减少数据库的负载和存储空间的占用。
数据库性能优化：对数据库进行性能优化，例如调整参数、优化查询语句、合理使用缓存等，可以提高数据库的性能。
数据库分布式架构：当单个数据库无法满足需求时，可以考虑将数据库架构改为分布式架构，将数据分布到多个节点上，提高数据库的扩展性和容错能力。
数据库升级和优化：定期对数据库进行升级和优化，以获取更好的性能和功能。
总之，处理大数据量的数据库需要综合考虑多方面的因素，包括数据分区、索引优化、数据归档和压缩、数据分库分表、数据备份和恢复、数据清理、数据库性能优化、数据库分布式架构等。根据具体情况，选择合适的处理方式来提高数据库的性能和可用性。
