当在 MySQL 中处理上亿行（大表）数据时，可以考虑以下一些优化策略：
1. 索引优化：确保表中的相关列都有适当的索引。寻找那些频繁用于查询和筛选条件的列，并为它们创建合适的索引，以加快查询和聚合操作的速度。此外，定期分析和优化索引，确保索引的选择和使用是高效的。
2. 分区（Partitioning）：使用 MySQL 的分区功能将大表划分成更小的逻辑分区，便于管理和查询。根据业务需求，可以按照日期范围、范围、哈希值等方式进行分区。分区可以提高查询性能，并较少锁定和备份的影响。
3. 垂直分割（Vertical Sharding）：将大表拆分成多个关联较小的表。根据业务需求和数据关系，将不同的列拆分到不同的表中，以提高数据的查询效率。可以使用 JOIN 操作在需要时关联这些表。
4. 水平分割（Horizontal Sharding）：将大表按照行的方式进行拆分，将数据分布到多个物理存储位置。每个分片只包含部分数据。这可以提高数据的最终一致性、查询性能和并发性能。可以使用分片键来确定哪些数据行属于哪个分片。
5. 预聚合（Pre-aggregation）：对于频繁使用的聚合操作，如计数、求和等，可以定期预先计算并存储结果。这样可以避免在每次查询时都进行复杂的计算和扫描大表。
6. 数据归档（Data Archiving）和分离：对于不经常使用和较旧的数据，可以考虑将其归档到其他存储介质或分离到不同的表或数据库中。这样可以减少主表的数据量，提高查询性能。
7. 使用适当的硬件和配置：使用高性能的硬件和适当的 MySQL 配置参数，以提高查询性能和数据处理能力。优化存储引擎的缓存大小、连接池参数、并发线程数等。
8. 定期数据清理和维护：定期删除不再需要的数据，清理过期或无效的记录。同时，进行常规的数据库维护任务，如优化查询、重建索引、备份和恢复等。
以上只是一些常见的优化策略，具体的优化方法还需根据具体的数据模型、查询需求和业务场景进行调整和实施。在进行优化时，建议对数据库系统和查询进行详细的性能分析和测试，以确保优化策略的有效性。
需要注意的是，在应用大表优化策略之前，应考虑将业务设计从根本上进行优化，并评估是否有必要使用其他技术，如分布式数据库或其他数据处理和存储解决方案。
如有需要，您可以提供更多的上下文信息，以便我能够提供更具体的建议和指导。