MySQL是一款關系型數據庫管理系統，它支持使用SQL語言進行數據操作。當需要查詢海量數據時，優化查詢語句和數據庫索引顯得尤為重要。下面將介紹如何使用MySQL處理4億條數據的查詢任務。

首先，我們需要創建一個包含4億條數據的測試表，并添加合適的索引。

CREATE TABLE test_data (
id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
data VARCHAR(255) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (id),
KEY data_idx (data)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

其中，id為自增長主鍵。我們添加了一個名為data_idx的索引，這樣在查詢數據時可以更快地定位。

接著，我們可以使用以下代碼向測試表中插入4億條數據。

INSERT INTO test_data (data)
VALUES ('test1'), ('test2'), ('test3'), ('test4')...

預計插入4億行數據需要較長時間，可以使用批量插入減少時間消耗。

當數據表準備好后，我們可以使用以下代碼查詢數據表中所有數據：

SELECT * FROM test_data;

但是，查詢4億行數據會耗費大量時間和資源，我們需要通過優化查詢來提高效率。

首先，可以根據查詢需求使用WHERE語句篩選出需要的數據。例如，以下代碼查詢data列中包含“test”字符串的所有數據：

SELECT * FROM test_data WHERE data LIKE '%test%';

其次，可以提高查詢的效率。使用EXPLAIN關鍵字展示查詢方案，如下所示：

EXPLAIN SELECT * FROM test_data WHERE data LIKE '%test%';

查詢結果中的“type”列越小，效率越高。我們可以使用INDEX關鍵字創建索引來提高效率。例如，以下代碼使用索引查詢data列中包含“test”字符串的所有數據：

CREATE INDEX data_index ON test_data (data);
SELECT * FROM test_data WHERE data LIKE '%test%';

最后，可以使用LIMIT關鍵字限制數據返回的數量。例如，以下代碼返回10行數據：

SELECT * FROM test_data WHERE data LIKE '%test%' LIMIT 10;

在處理大量數據時，以上優化方法能夠有效提高查詢效率，節約時間和資源。