大数据量的查询搜索通常涉及到海量数据的处理和分析，因此需要使用高效的算法和技术来提高查询速度。以下是一些常用的方法：
1. 分布式计算：将大数据分析任务分解成多个小任务，然后分配给多个计算机或节点进行处理。这样可以充分利用计算机的计算能力，提高查询速度。常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
2. 索引优化：为数据表创建合适的索引，以便快速定位到需要查询的数据。索引可以大大提高查询速度，但同时也会增加存储空间的占用。选择合适的索引类型（如B树索引、哈希索引等）是关键。
3. 并行处理：利用多核处理器的优势，将查询任务分配给多个处理器同时执行。这样可以充分利用计算机的计算资源，提高查询速度。常见的并行处理技术有MapReduce、Spark等。
4. 缓存策略：对频繁查询的数据进行缓存，减少数据库的查询次数。常用的缓存策略有LRU（最近最少使用）、LFU（最不常用）等。
5. 数据压缩：通过数据压缩技术，减小数据的存储空间，提高查询速度。常见的数据压缩算法有LZ77、LZW等。
6. 分布式数据库：使用分布式数据库系统，将数据分散存储在多个服务器上，提高查询速度。常见的分布式数据库系统有Cassandra、HBase等。
7. 实时查询：对于需要实时查询的场景，可以使用流式处理技术，实现数据的实时更新和查询。常见的流式处理框架有Kafka、Storm等。
8. 硬件加速：使用GPU、TPU等硬件设备，对大数据量进行并行计算，提高查询速度。常见的硬件加速技术有TensorFlow、PyTorch等。
9. 云平台服务：利用云平台的弹性伸缩特性，根据业务需求动态调整计算资源，提高查询速度。常见的云平台服务有AWS、Azure、Google Cloud等。
10. 优化查询语句：针对具体的查询需求，优化查询语句，减少不必要的计算和数据传输，提高查询速度。常见的优化方法有使用JOIN、子查询、索引等。
总之，要提高大数据量的查询搜索速度，需要综合考虑多种技术和方法，根据实际情况灵活运用。
