在大数据量下，SQL的FULL JOIN操作可能会导致性能问题。这是因为FULL JOIN需要连接两个表中的所有记录，并返回匹配和不匹配的结果。当处理大量数据时，这可能会导致以下问题：
内存消耗：FULL JOIN操作可能会产生大量的中间结果，这些结果需要存储在内存中。如果数据量太大，可能会导致内存不足，从而影响性能。
磁盘I/O：当数据量很大时，内存可能无法容纳所有的中间结果。这将导致频繁的磁盘I/O操作，从而降低性能。
查询优化：数据库管理系统（DBMS）可能无法有效地优化FULL JOIN操作，这可能导致查询计划不是最优的，从而影响性能。
为了提高大数据量下的FULL JOIN操作性能，可以采取以下策略：
分区和分片：将大表分成多个小表，然后在每个小表上执行FULL JOIN操作。最后，将结果合并起来。这样可以减少单次操作的数据量，从而提高性能。
使用索引：确保连接条件中的列已经建立了索引，这将有助于提高连接操作的性能。
减少数据量：在执行FULL JOIN操作之前，尽量通过筛选和聚合操作减少数据量。这将减少中间结果的大小，从而提高性能。
调整数据库参数：根据数据库管理系统的文档，调整相关参数以提高性能。例如，增加缓冲区大小、调整并发设置等。
考虑其他连接类型：如果业务逻辑允许，可以考虑使用INNER JOIN或LEFT JOIN代替FULL JOIN。这些连接类型通常具有更好的性能。
优化查询：尝试重写查询，以便更好地利用数据库的优化功能。例如，将多个FULL JOIN操作替换为一个，或者使用子查询和公共表表达式（CTE）来简化查询。
请注意，这些策略可能需要根据具体的数据库管理系统和业务需求进行调整。在实际应用中，建议进行性能测试和基准测试，以评估不同策略的效果。