117笔记问答MySQL本身并不包含名为Amoeba的组件或功能，因此我无法提供MySQL Amoeba在大数据量下的具体表现。但我可以为您提供MySQL在大数据量下的优化方法，具体如下：
索引优化
- 确保数据库表有适当的索引，可以加快数据检索和查询的速度。
- 避免在 where 子句中使用 or ，in 和 not in 也会导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
查询优化
- 避免使用复杂的查询语句，尽量减少数据检索的范围和数量。
- 使用覆盖索引解决回表问题，覆盖索引是指一个索引包含了查询所需的所有列，从而可以满足查询的要求，而不需要访问实际的数据行。
内存优化
- 通过调整MySQL的配置参数，如增加缓冲区大小、调整缓存大小等，可以提高MySQL在处理大数据量时的性能。
分区表
- 对于大数据量的表，可以考虑使用分区表来分割数据，提高查询和检索的效率。
垂直划分和水平划分
- 可以考虑将大表按照业务需求进行垂直划分或水平划分，将数据分散到多个表中，减少单表的数据量。
使用缓存
- 可以考虑使用缓存技术，如Memcached或Redis，将频繁访问的数据缓存起来，减轻数据库的压力。
通过上述优化方法，可以显著提高MySQL在处理大数据量时的性能。但请注意，在进行任何优化之前，建议咨询专业人士，以确保优化措施符合您的具体需求和系统架构。