MySQL本身并不包含名為Amoeba的組件或功能，因此我無法提供MySQL Amoeba在大數據量下的具體表現。但我可以為您提供MySQL在大數據量下的優化方法，具體如下：
索引優化
- 確保數據庫表有適當的索引，可以加快數據檢索和查詢的速度。
- 避免在 where 子句中使用 or ，in 和 not in 也會導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。
查詢優化
- 避免使用復雜的查詢語句，盡量減少數據檢索的范圍和數量。
- 使用覆蓋索引解決回表問題，覆蓋索引是指一個索引包含了查詢所需的所有列，從而可以滿足查詢的要求，而不需要訪問實際的數據行。
內存優化
- 通過調整MySQL的配置參數，如增加緩沖區大小、調整緩存大小等，可以提高MySQL在處理大數據量時的性能。
分區表
- 對于大數據量的表，可以考慮使用分區表來分割數據，提高查詢和檢索的效率。
垂直劃分和水平劃分
- 可以考慮將大表按照業務需求進行垂直劃分或水平劃分，將數據分散到多個表中，減少單表的數據量。
使用緩存
- 可以考慮使用緩存技術，如Memcached或Redis，將頻繁訪問的數據緩存起來，減輕數據庫的壓力。
通過上述優化方法，可以顯著提高MySQL在處理大數據量時的性能。但請注意，在進行任何優化之前，建議咨詢專業人士，以確保優化措施符合您的具體需求和系統架構。
