SQL大数据查询加速核心是让数据库少算、算得准、读得快；关键在理解存储、执行路径与优化器逻辑，而非堆硬件。
SQL大数据查询加速，核心不在“写得快”，而在“让数据库少算、算得准、读得快”。关键不是堆硬件，而是理解数据怎么存、查询怎么走、优化器怎么想。
索引本质是有序的查找结构（如B+树），它加速WHERE、ORDER BY、JOIN ON等操作，但对SELECT *或LIKE '%abc'几乎无效。建索引前先看执行计划（EXPLAIN），确认是否真走索引；避免在低区分度字段（如性别、状态）上单独建索引；复合索引要注意列顺序——最左前缀原则必须遵守，比如(a,b,c)索引能加速WHERE a=1 AND b=2，但不能加速WHERE b=2。
大数据慢，常常因为“查100万行只用10行”。几个实用做法：
运行EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)（PostgreSQL）或EXPLAIN FORMAT=TREE（MySQL 8.0+），重点关注几项：
当单表超亿级且查询有强时间/地域/业务维度规律时：
基本上就这些。不复杂，但容易忽略细节。真正提速，靠的是每次慢查都愿意看一眼执行计划，而不是换写法再试三次。
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