在处理大规模数据查询时，可以考虑以下优化策略来改善查询接口的性能：
- 数据库索引优化：确保查询的字段上建立了适当的索引。索引可以加快查询速度并减少数据库的读取操作。通过分析查询语句和数据访问模式，优化索引的创建和使用，可以显著提高查询性能。
- 分页查询：不要一次性返回所有数据，而是采用分页查询的方式，每次只返回部分结果。这可以减少数据传输量和处理时间，同时提供更快的响应速度。前端可以通过指定页码和每页数据量来请求特定范围的数据。
- 查询缓存：如果查询结果在一段时间内不会变化，可以将查询结果缓存起来，避免每次都进行数据库查询。可以使用内存缓存（如Redis）或分布式缓存（如Memcached）来存储查询结果，加快响应速度。
- 数据分片和并行查询：如果可能的话，将大表数据分割成多个小表，根据数据特征进行分片。这样可以将查询任务分布到多个节点上并行处理，提高查询效率。
- 异步查询和任务队列：考虑将查询任务放入异步任务队列中处理，前端发送查询请求后立即返回一个任务ID，后端异步处理查询，并将结果存储在数据库或缓存中。前端可以轮询或通过其他方式获取查询结果。
- 数据预处理和汇总：如果查询结果需要经常计算、聚合或处理大量数据，可以在后台进行预处理和汇总，将结果存储在单独的表中。这样查询接口只需要查询已经计算好的结果，而不需要每次都重新计算。
- 硬件和数据库调优：确保数据库服务器的硬件配置足够强大，如CPU、内存、磁盘等。同时，根据具体数据库的类型（如MySQL、PostgreSQL等），可以进行数据库参数的调优，以提升查询性能。
- 数据量控制和分析：分析查询接口的使用情况，了解数据查询的频率、范围和需求，如果可能，与前端开发团队合作，通过减少数据量、调整查询需求或改进查询方式来降低查询负载。
