大数据的查询方式主要可以分为以下几种：
1. 基于关系型数据库的查询：这是最常见的大数据查询方式，通过SQL语言进行查询。这种方式适用于结构化数据的查询，如MySQL、Oracle等。
2. 基于非关系型数据库的查询：非关系型数据库如Hadoop HDFS、Hive、Spark等，其数据存储形式为键值对（Key-Value），因此查询方式主要是基于哈希表的查询。这种方式适用于半结构化数据的查询，如Twitter、Facebook等。
3. 基于NoSQL数据库的查询：NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等，其数据存储形式为文档（Document），因此查询方式主要是基于文档的查询。这种方式适用于非结构化数据的查询，如日志、邮件等。
4. 基于流处理的查询：这种方式主要用于实时数据查询，如Apache Kafka、Apache Flink等。这种方式可以快速获取最新的数据，但查询结果可能不完整。
5. 基于机器学习的查询：这种方式主要是通过训练模型，然后使用模型进行预测和推荐，如Google的PageRank算法、Netflix的电影推荐系统等。
6. 基于图数据库的查询：这种方式主要用于处理社交网络、生物信息学等领域的数据，如Neo4j、Apache TinkerPop等。
7. 基于搜索引擎的查询：这种方式主要是通过搜索关键词，获取相关的数据，如Elasticsearch、Solr等。
8. 基于API的查询：这种方式主要是通过调用第三方API，获取数据，如Twitter的推文API、Google的地理信息API等。
9. 基于数据挖掘的查询：这种方式主要是通过分析数据，发现数据中的趋势和规律，如Apriori算法、聚类分析等。
10. 基于可视化的查询：这种方式主要是通过图表、地图等方式，直观地展示数据，如Tableau、Power BI等。
以上各种查询方式各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的查询方式。
