在大数据量下，使用 contains 查询（如 Array_contains()、List.contains() 或 Set.contains()）可能会导致性能问题，因为这些操作通常需要线性扫描整个数据集。为了优化这些查询的性能，可以采用以下几种方法：
- 使用位图（Bitmap）思想：位图是一种数据结构，用于表示一个特定范围内的元素是否存在。通过构建位图表示数组，可以显著提升查询性能。这种方法利用位图的思想，通过位运算来快速判断一个元素是否存在于数组中，而不是传统的线性搜索。这种方法在Hive、Doris和Greenplum等数据库中实现高效判断，通过构建位图表示数组，显著提升了查询性能。
- 布隆过滤器：布隆过滤器是一种概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否可能存在于一个集合中。它通过一系列哈希函数将元素映射到多个位图中，并通过位运算快速判断元素是否存在。布隆过滤器的优点是空间效率高，查询速度快，但有一定的误报率。适用于不需要完全准确的结果，但需要快速响应的场景。
- 分库分表：对于数据量非常大的情况，可以考虑使用分库分表的方法来分散数据，提高查询效率。这种方法通过将数据分布在多个数据库或表中，可以减少单个数据库或表的压力，提高查询性能。
- 全文索引和搜索引擎：对于需要进行全文搜索的场景，可以考虑使用全文索引和搜索引擎（如Elasticsearch）来加速查询。全文索引可以快速定位到包含特定关键词的文档，而搜索引擎则提供了更强大的搜索能力和更快的查询速度。
通过上述方法，可以有效地优化大数据量下的 contains 查询性能，提高查询效率。