在进行MySQL同比分析时，需要考虑以下几个方面：
1. 数据量的变化 2. 数据表结构的变化 3. 索引优化的效果 4. 查询语句的性能 5. 数据库服务器硬件资源的变化
其中数据量的变化是决定MySQL同比最重要的因素之一。通常情况下，随着数据量的增长，读取和写入操作的耗时也会相应增加。数据量对MySQL的影响主要是影响查询语句的性能，因此需要通过索引优化、数据分片等手段来降低查询时间。
另外，在进行MySQL同比时，还需要注意以下几点：
1. 数据表结构的变化：数据表的结构变化可能改变索引的效果，因此需要针对变化的数据表进行相应的索引优化。同时，在进行数据表结构变更前，需要进行充分的备份和测试。
2. 索引优化的效果：数据表中的索引是优化查询性能的关键。对于频繁查询的字段，需要创建相应的索引，以减少查询时间。同时，还需要关注索引的使用情况，及时进行索引的优化和调整。
3. 查询语句的性能：查询语句的性能对MySQL同比至关重要。对于经常使用的查询语句，建议使用预编译语句或存储过程，以提高查询性能。
4. 数据库服务器硬件资源的变化：MySQL同比还受到数据库服务器硬件资源变化的影响。在硬件资源发生变化时，需要进行相应的调整和优化，以满足不同的应用需求。
综上所述，MySQL同比的分析需要考虑多方面的因素。需要结合应用场景和业务需求，进行相应的优化和调整，以保证系统的稳定性和高性能。