针对这个问题，MySQL社区和企业开始开展大规模数据存储方面的研究和开发，以满足日益增长的数据存储需求。其中主要包括以下几个方面的优化：
1. 水平分区：将数据分成相等的若干份，存储在不同的服务器上，从而避免单台服务器的瓶颈问题。在查询时，通过数据库集群的方式将所有数据整合在一起，完成数据读写操作。 2. 垂直分区：将表格按更细的粒度分解成多个表格，将大表格中的冗余数据拆分成小的表格，提高查询速度和效率。 3. 数据片：将大数据分成多个“数据片”，分别存储在不同的磁盘设备上，以提高数据访问效率和稳定性。 4. 数据分流：将数据按照不同的规则（如时间、地域、用户类型等）分流到不同的服务器上，实现数据的动态分配和灵活的数据管理。
此外，为了满足海量数据查询的需要，MySQL社区还发布了一些与大数据存储管理相关的扩展，其中最值得关注的是InnoDB存储引擎。InnoDB是MySQL的一个事务安全、可靠的存储引擎，具有支持大规模高并发访问、支持崩溃恢复、优化事务处理等优点。在百亿级数据存储方面，InnoDB可以实现数据分片、数据恢复和备份、数据并行处理、查询优化等方面的优化。
综上，虽然MySQL在面对百亿级别的数据存储方面还需不断优化和发展，但已经在当前企业市场中表现出非常出色的性能和实用性，成为Web应用程序的首选数据库管理系统之一。