大数据查询的主要内容涵盖了多个方面，主要包括以下几个方面：
1. 数据存储和访问：大数据查询首先涉及到数据的存储和访问问题。这包括选择合适的数据存储解决方案（如分布式文件系统、NoSQL数据库等），以及如何有效地从这些系统中检索数据。此外，还需要考虑数据的安全性和隐私保护问题。
2. 数据处理和清洗：在查询之前，需要对数据进行预处理和清洗，以消除噪声、填补缺失值、转换数据格式等。这有助于提高查询的准确性和效率。
3. 查询优化：为了提高查询性能，需要对查询进行优化。这包括选择合适的查询算法、调整查询参数、使用索引等。此外，还可以考虑使用分布式查询和并行计算技术来加速查询过程。
4. 查询结果分析：查询结果的分析是大数据查询的重要组成部分。这包括对查询结果进行可视化展示、统计分析、挖掘潜在信息等。通过分析查询结果，可以发现数据中的规律、趋势和异常，从而为决策提供有力支持。
5. 数据整合和融合：在大数据环境中，可能需要将来自不同来源的数据进行整合和融合，以获得更全面的信息。这包括处理异构数据、解决数据冲突、合并数据视图等。
6. 实时查询和流处理：随着物联网、社交媒体等新兴技术的发展，实时查询和流处理变得越来越重要。这包括实现实时数据分析、监控和预警等功能，以便及时发现和应对突发事件。
7. 数据治理和合规性：在大数据环境下，数据治理和合规性问题也日益突出。这包括确保数据的准确性、完整性和一致性，以及遵守相关法律法规和行业标准。
8. 人工智能和机器学习：大数据查询与人工智能和机器学习技术相结合，可以实现更加智能化的数据分析和预测。这包括利用机器学习算法进行特征提取、分类、聚类等任务，以及利用深度学习模型进行图像识别、语音识别等应用。
9. 云计算和边缘计算：随着云计算和边缘计算技术的发展，大数据查询也可以在这些平台上进行。这包括利用云资源进行大规模数据处理、利用边缘计算实现低延迟的实时分析等。
10. 数据安全和隐私保护：在大数据查询过程中，数据安全和隐私保护至关重要。这包括采用加密技术保护数据传输和存储的安全，以及遵循相关法律法规要求保护个人隐私和敏感信息。
