在大数据量下，SQL Count()的表现取决于查询的复杂性、数据库的性能和优化等因素。通常情况下，Count()函数在大数据量下的性能可能会受到影响，因为它需要遍历整个数据集来计算结果。
在处理大数据量时，可以考虑以下措施来优化Count()函数的性能：
- 使用索引：在Count()函数所在的列上创建索引，可以加快查询速度。
- 使用条件过滤：如果只需要统计特定条件下的行数，可以在Count()函数中添加条件过滤，避免遍历整个数据集。
- 使用近似计数方法：对于非精确计数需求，可以考虑使用近似计数方法，如使用COUNT(DISTINCT column)等。
- 分批查询：将大数据集分成多个小批次进行查询，可以减少单次查询的数据量。
- 数据库优化：对数据库进行性能优化，如合适的索引、查询优化等，可以提升Count()函数的性能。
总的来说，在处理大数据量时，需要综合考虑查询的复杂性、索引情况、数据库性能和优化等因素，以提升Count()函数的性能。