使用PHP和MySQL处理大数据量是可行的，但需要注意一些关键点。以下是一些建议，以确保在处理大量数据时获得最佳性能和可扩展性：
优化数据库设计：确保您的数据库表结构经过优化，以便高效地存储和查询数据。这包括使用适当的数据类型、索引、分区等。
分页查询：当处理大量数据时，一次性查询所有数据可能会导致内存溢出或性能下降。使用分页查询（LIMIT和OFFSET）来减少每次查询的数据量。
缓存：使用缓存技术（如Memcached或Redis）来存储经常访问的数据，以减少对数据库的访问次数。
索引：确保为经常用于查询条件的列创建适当的索引，以提高查询性能。
慢查询日志：启用慢查询日志，以便识别和优化执行时间较长的查询。
预编译语句：使用预编译语句（Prepared Statements）来防止SQL注入攻击，并提高查询性能。
连接池：使用数据库连接池来管理数据库连接，避免频繁地创建和关闭连接。
分布式处理：如果数据量非常大，可以考虑使用分布式处理技术（如Hadoop或Spark）来处理数据。
代码优化：确保您的PHP代码高效且易于维护。避免使用低效的循环和递归，以及减少不必要的数据库查询。
监控和调整：定期监控数据库性能，并根据需要进行调整。这可能包括硬件升级、数据库配置调整等。
总之，使用PHP和MySQL处理大数据量是可行的，但需要关注数据库设计、查询优化、缓存、索引等方面。通过遵循这些建议，您可以确保在处理大量数据时获得良好的性能和可扩展性。