DATE_ADD() 函数是 SQL 中用于向日期添加指定时间间隔的函数
在大数据量下，DATE_ADD() 函数的性能可能会受到影响。为了提高查询性能，你可以采取以下策略：
使用索引：确保你的查询涉及的日期列已经建立了索引。这将有助于加速查询过程，特别是在复杂的条件和连接查询中。
分区：如果你的表非常大，可以考虑对其进行分区。根据日期列对表进行分区，这样查询只需要扫描相关的分区，而不是整个表。这将显著提高查询性能。
优化查询：尽量减少查询中的计算，例如避免在 WHERE 子句中使用 DATE_ADD() 函数。你可以在应用程序中计算日期，然后将结果传递给 SQL 查询。
使用缓存：如果查询结果不经常变化，可以考虑使用缓存技术（如 Redis、Memcached 等）来存储查询结果。这样，当收到相同的查询请求时，可以直接从缓存中获取结果，而无需再次执行查询。
分页：如果查询结果集非常大，可以考虑使用分页技术。这样，你可以一次查询部分结果，而不是一次性查询所有结果。这将减轻数据库的压力，并提高查询性能。
调整数据库参数：根据你的数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL 等），可以调整一些参数以提高查询性能。例如，可以增加缓冲池大小、调整查询优化器设置等。
总之，在大数据量下使用 DATE_ADD() 函数时，需要关注查询性能并采取相应的优化措施。通过这些方法，你可以提高查询效率，减少查询时间。