在大数据环境下，MySQL分组合并的表现可能会受到影响，具体取决于数据量的大小和服务器的性能。当数据量较大时，MySQL的分组合并操作可能会变得较慢，因为需要对大量数据进行聚合操作，并且可能会消耗大量的计算资源和内存。
为了优化MySQL在大数据环境下的分组合并操作，可以考虑以下几点：
索引优化：确保分组合并操作涉及的列都有合适的索引，以加快查询速度。
分区表：对于大表，可以考虑使用分区表来分割数据，以减少查询时需要扫描的数据量。
适当的配置：调整MySQL的配置参数，如增加内存缓存、调整查询缓存等，以提高性能。
使用合适的存储引擎：选择适合大数据处理的存储引擎，如InnoDB，以提高查询和写入性能。
考虑使用其他数据处理工具：对于大数据处理需求比较高的场景，可以考虑使用专门的大数据处理工具，如Spark、Hadoop等，以提高查询和处理性能。
总的来说，对于大数据环境下的MySQL分组合并操作，需要根据具体情况进行优化和调整，以提高性能和效率。