在ThinkPHP中实现海量数据处理和分析有以下几个关键词：
分页查询：使用ThinkPHP内置的分页类，每次只查询一部分数据，避免一次性查询过多数据导致内存溢出或响应时间过长。
索引优化：对数据库中的表进行索引优化，可以大大提高数据查询和分析的效率。
异步任务：使用ThinkPHP的异步任务队列，将一些耗时的数据处理和分析任务放到后台异步处理，避免占用过多的服务器资源。
缓存机制：使用ThinkPHP的缓存机制，将一些经常被查询的数据缓存在内存中，避免重复查询导致的性能损耗。
分布式架构：使用分布式架构，将海量数据分散存储在不同的节点上，避免单机处理过多数据导致的性能问题。
数据清洗：在海量数据处理和分析之前，需要进行数据清洗，去除无用数据和异常数据，保证数据的准确性和完整性。
综上所述，通过合理的分页查询、索引优化、异步任务、缓存机制、分布式架构和数据清洗等手段，可以在ThinkPHP中实现海量数据处理和分析。