如何根据业务场景对千万级大数据的SQL查询进行优化，同时避免全表扫描和提高索引使用效率？

在处理大数据量的SQL查询优化时，重点在于减少不必要的全表扫描和提高索引的使用效率。首先，我们应当避免在查询中使用OR操作符，因为这通常会导致查询优化器放弃索引而进行全表扫描。其次，使用IN操作符时，应当小心其内部处理逻辑，确保其不是导致全表扫描的元凶。对于LIKE查询，特别是以通配符开头的查询，应该尽量避免，或者考虑使用全文索引。另外，参数化查询是提高SQL执行效率的重要手段，它可以帮助数据库重用执行计划，减少硬解析的次数，从而提升性能。

参考资源链接：[MySQL千万数据查询优化技巧详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4c7be7fbd1778d40cab?spm=1055.2569.3001.10343)

在使用索引时，需要特别注意的是，函数操作和表达式操作可能使得查询引擎无法使用索引，因此应尽量避免在WHERE子句中对索引列进行函数操作。同时，对于NULL值的处理也需要注意，因为某些数据库系统对包含NULL值的索引列有特别的处理方式，可能会导致优化器忽略索引。

当涉及到大数据量的表时，可以考虑分库分表策略，将数据分散到多个数据库或表中，这样可以减少单个表的查询压力。此外，使用覆盖索引和正确地使用JOIN操作也是提高查询效率的关键。对于有大量更新操作的表，定期重建和分析索引可以帮助维持索引的效率。

为了深入理解和应用这些优化技巧，建议阅读《MySQL千万数据查询优化技巧详解》。这本书详细讲解了各种查询优化策略，并提供了实际案例，帮助读者更好地掌握如何针对不同业务场景进行SQL查询优化，确保数据库性能得到最大化的提升。

参考资源链接：[MySQL千万数据查询优化技巧详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b4c7be7fbd1778d40cab?spm=1055.2569.3001.10343)