SQL 通过高效的存储结构、查询优化和可扩展的执行策略来处理大型数据集。 从核心上讲，SQL 数据库旨在通过最小化不必要的数据访问和有效地利用硬件资源来大规模管理数据。 这可以通过索引、分区和优化的查询执行计划来实现，这些计划协同工作以减少处理大量数据的计算开销。
一个关键机制是使用索引，它就像数据的目录。 例如，B 树索引允许数据库快速定位行，而无需扫描整个表。 在查询具有数百万行的表时，user_id 等列上的索引可以将全表扫描（可能需要几分钟）转换为直接查找（毫秒）。 此外，分区将大型表拆分为较小的、可管理的块，基于日期范围或地理区域等条件。 存储多年销售数据的表可以按月分区，允许针对特定月份的查询仅扫描相关的分区。 这减少了 I/O 操作和内存使用。
SQL 引擎还通过基于成本的优化器来优化查询执行，这些优化器分析操作并选择有效的策略。 例如，当连接两个大型表时，优化器可能会使用哈希连接（在内存中构建哈希表）或合并连接（首先对数据进行排序），具体取决于表大小和可用索引。 PostgreSQL 中的 EXPLAIN 或 SQL Server 的执行计划查看器等工具允许开发人员检查和完善这些策略。 批量操作（例如，批量插入）通过最小化事务开销来进一步提高效率。 例如，由于减少了日志记录和锁争用，因此在单个 INSERT 语句中插入 100,000 行比 100,000 个单独的插入语句更快。
最后，SQL 数据库通过事务管理和资源调控来处理并发和资源限制。 PostgreSQL 中的 MVCC（多版本并发控制）或 SQL Server 中的行级锁定等功能允许多个用户读取/写入大型数据集而不会相互阻止。 SQL Server 中的资源调控器或 Amazon Redshift 中的工作负载管理可以优先处理关键查询，以防止资源饥饿。 这些机制确保即使使用大型数据集，SQL 系统也能为不同的工作负载保持性能和可靠性。