处理MySQL热点数据可以采取以下几种方法：
分库分表：将热点数据分散到不同的数据库或表中，避免单个数据库或表的负载过高。可以根据业务需求选择合适的分库分表策略，如按照用户ID或时间范围进行分库分表。
缓存：使用缓存技术，将热点数据缓存在内存中，减少对数据库的访问次数。常用的缓存方案有Redis、Memcached等。
读写分离：将读操作和写操作分开处理，将热点数据的读请求分发到多个从库上，减轻主库的负载压力。
数据冗余：对于经常被访问的热点数据，可以将其冗余存储到其他表或库中，减少对原始数据的访问。冗余数据可以通过定时或触发器等方式进行更新。
数据分区：将热点数据按照一定的规则进行分区存储，可以根据数据的某个字段（如时间范围）进行分区，提高查询效率。
提前预估和优化：通过监控和分析数据库的性能指标，提前预估哪些数据可能成为热点数据，然后进行优化，例如建立合适的索引、调整数据库参数等。
以上是一些常用的处理MySQL热点数据的方法，需要根据具体的业务场景和需求选择合适的方法组合使用。