在MySQL中實現數據的大規模并行處理和高速計算通常涉及到多種策略和技術的應用，這些策略包括但不限于優化查詢性能、合理設計數據庫架構、利用數據庫內建的并發控制機制、部署分布式數據庫解決方案，以及結合應用程序層面的并行處理技術。以下是一個詳細的解答，包含了多個方面：

1. 查詢優化與索引設計

索引：針對經常需要大量處理的表，應創建恰當的索引以加快查詢速度。尤其是那些用于連接操作或作為條件篩選依據的字段，應當建立索引。

查詢優化：盡量避免全表掃描，重構復雜的SQL語句，例如合并多個小查詢為單個JOIN查詢，減少冗余計算，使用EXPLAIN分析查詢計劃以找出潛在的性能瓶頸。

2. 并發控制與事務管理

行級鎖定：MySQL支持行級鎖定，這意味著在進行數據更新時，只會鎖定受影響的行而不是整個表，從而減少鎖競爭，提升并發性能。

事務隔離級別：適當調整事務隔離級別，如從SERIALIZABLE降級到READ COMMITTED，可以在保證數據一致性的同時允許更高的并發度。

批量處理：將多次寫操作組織在單個事務中批量執行，可以減少事務開銷，并通過一次提交減少鎖的持續時間。

3. 分區與分片

表分區：在MySQL中，可以對大型表進行水平分區或垂直分區，將數據分布到不同的物理區塊，這樣既可以簡化查詢復雜度，也能分散I/O壓力。

分片（Sharding）：對于超大規模數據，可采用數據庫分片技術，將數據分布在多個MySQL實例上，每個實例負責處理一部分數據，以此達到并行處理的效果。

4. 多實例部署與集群

主從復制：構建主從結構的MySQL集群，主庫負責寫入操作，從庫用于讀取操作，這種讀寫分離能顯著提高系統的讀并發能力。

MySQL Group Replication 或 InnoDB Cluster：通過組復制實現高可用性和數據一致性，同時也支持跨節點并行讀取和寫入。

MPP架構：雖然MySQL本身不是MPP（大規模并行處理）數據庫，但如果采用像MyRocks這樣的存儲引擎，或者將MySQL部署在云數據庫服務（如Amazon Aurora或Google Cloud Spanner）中，可以利用底層的MPP架構特性，實現大規模并行計算。

5. 應用程序層并行化

多線程/多進程處理：應用程序可以使用多線程或多進程方式，同時處理多個獨立的數據子集，然后將結果匯總。

異步編程：通過異步IO和回調機制，使得在等待數據庫響應時不會阻塞其他任務的執行，從而實現并發處理。

6. 硬件升級與資源配置

服務器配置優化：增加內存、使用更快的SSD硬盤、優化CPU核心數，以及配置合理的緩存大小，都能提升MySQL處理大規模數據的能力。

7. 使用中間件和代理

ProxySQL 或 MaxScale 這類數據庫代理工具可以幫助路由請求，平衡各實例間的負載，并支持更靈活的并行查詢策略。

8. 融合外部計算框架

對于非常復雜的計算任務，可以考慮結合Apache Hadoop、Spark等大數據處理框架，先將數據從MySQL導出，通過并行計算框架處理后，再導入MySQL。

綜合上述措施，MySQL可以在一定程度上實現大規模數據的并行處理和高速計算，然而，對于極端的大規模并發場景或高度復雜的計算任務，可能需要進一步采用分布式數據庫系統、NoSQL數據庫或其他專門的大數據處理平臺來應對。