要实现MysqL上亿数据的秒级查询，需要考虑以下几个方面：
1. 数据分库分表：将数据分散存储在多个数据库和表中，以减少单个数据库或表的数据量，提高查询性能。可以根据某个字段进行分库分表，如用户ID、时间等。
2. 索引优化：通过合理地创建索引来加速查询。根据查询的字段和条件，创建合适的索引，以减少全表扫描，提高查询速度。
3. 分布式查询：使用分布式查询技术，将查询请求分发到多个节点上并行处理，以提高查询效率。可以使用MysqL中的分布式数据库架构，如MysqL Cluster、MysqL Fabric等，或者使用其他分布式数据库，如Hadoop、Cassandra等。
4. 缓存技术：使用缓存技术来加速查询，将热点数据缓存到内存中，减少对数据库的访问。可以使用Memcached、Redis等缓存工具。
5. 查询优化：通过优化查询语句、表结构等来提高查询性能。可以使用EXPLAIN语句来分析查询语句的执行计划，找出潜在的性能问题，并进行相应的优化。
6. 硬件升级：如果以上方法无法满足需求，可以考虑升级硬件，提高服务器的计算和存储能力。
7. 数据预处理：根据具体业务需求，对数据进行预处理，如将某些频繁查询的结果预先计算好并存储起来，以加速查询。
以上是一些常见的方法和技术，具体的实现方案需要根据具体业务和需求来决定。
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