MySQL作为一种高性能、高可靠性、开源、轻量级的关系型数据库管理系统，受到了越来越多企业的青睐，它不仅支持海量数据存储，而且也有非常优秀的大数据查询能力。

MySQL在大数据查询时，需要考虑数据分区、索引性能优化等因素。下面我们将从两个方面分析MySQL大数据查询：

数据分区

MySQL对数据分区的支持，可以使得大表的查询更加高效。在数据分区的情况下，只有需要查询的区块会被读取，提高了查询的效率。

例如，我们采用基于时间的分区方式，将每天的数据单独存储在一个分区内，那么我们在查询某一天的数据时，只需要查询该分区，而不必遍历整个表，从而节省了大量时间。

索引性能优化

除了数据分区，索引也是MySQL大数据查询非常重要的优化点。索引会显著提高查询速度，特别是在大数据查询时，优化索引无疑是最关键的因素之一。

在MySQL中，我们可以使用EXPLAIN命令分析查询语句的执行计划，找到查询语句中最耗时的步骤，再通过添加、删除、修改索引等方式进行优化。

EXPLAIN SELECT * FROM my_table WHERE my_column = 'abc';

从查询计划的结果中，我们可以看到MySQL已经选择了最优的索引，并且只扫描了一条记录，这大大优化了查询效率。

综上所述，MySQL作为一种高效、可靠的关系型数据库，其大数据查询优化是企业数据分析的关键环节之一。通过数据分区和索引性能优化，可以大大提升查询效率，加快数据分析的速度。