在 SQL 中，LEFT() 函数用于从字符串的左侧提取指定数量的字符。当处理大数据量时，为了提高性能和减少资源消耗，可以采取以下策略：
仅提取所需的数据：在使用 LEFT() 函数时，明确需要提取的字符数，避免不必要的数据检索和处理。
使用索引：如果可能的话，为经常用于 LEFT() 函数的列创建索引。这将加快查询速度，因为数据库可以更快地定位到所需的数据。
分批处理：如果需要处理大量数据，可以将任务分解为较小的部分，然后分批执行。这可以通过使用 LIMIT 和 OFFSET 子句或使用窗函数（如 ROW_NUMBER()）来实现。
优化查询逻辑：检查查询逻辑，确保没有不必要的复杂操作。尽量使用简单的查询和聚合函数，以减少计算量和资源消耗。
调整数据库配置：根据数据库的类型和版本，调整其配置参数以提高性能。例如，可以调整缓冲区大小、连接数等。
考虑使用其他工具：如果 SQL 无法满足处理大数据量的需求，可以考虑使用其他工具，如数据仓库、大数据处理框架（如 Apache Hadoop、Apache Spark）等。
总之，处理大数据量时，应关注查询性能和资源消耗，并采取适当的策略来优化查询逻辑和数据库配置。