为了有效地处理亿级数据量的查询，可以采取以下方法：
索引优化：创建适当的索引可以大大提高查询性能。在设计数据模式时，根据查询需求创建合适的索引可以避免全表扫描，提高查询效率。
分片技术：将数据分散存储在多个物理节点上，以达到横向扩展的目的。利用分片技术可以将数据平均分布在多个服务器上，从而提高查询并行性和数据处理能力。
查询优化：合理设计查询语句，避免不必要的字段查询和数据扫描。使用合适的查询操作符、索引和投影可以减少查询时间。
数据分区：根据数据的特点和查询需求，将数据划分为不同的分区，可以使查询时只涉及到特定的分区，从而减少查询范围。
冗余存储：为了提高读取性能，可以将经常被查询的数据冗余存储在多个节点上，避免跨节点的数据读取。
缓存机制：利用缓存技术将频繁查询的结果缓存起来，减少对数据库的实际查询次数。
数据预计算：对于一些复杂的数据计算操作，可以事先将结果计算好并存储在数据库中，以供查询时直接使用，避免实时计算的开销。
以上方法可以帮助提高对亿级数据量的查询性能和并发处理能力。但是在实际应用中，还需要根据具体情况进行调优和优化。