在大数据时代，MySQL查询字段可能面临以下挑战：
性能问题：随着数据量的增加，查询字段的性能可能会受到影响，特别是在复杂的查询操作中。为了提高性能，可能需要优化查询语句、索引字段或对数据库进行分区等操作。
数据一致性：在大数据环境下，数据可能存储在多个数据库中，可能会出现数据一致性问题。必须确保查询字段的数据是最新的和一致的，可能需要实施数据同步或数据清洗等措施。
安全性问题：随着数据量的增加，数据泄露和数据安全性问题可能变得更加严重。需要加强数据库权限管理、数据加密和访问控制等安全措施，以保护查询字段的安全性。
复杂性问题：大数据环境下可能存在多个数据源和数据格式，查询字段可能涉及到多种数据类型和数据格式的转换。需要考虑数据集成和数据转换的复杂性，以确保查询字段的准确性和完整性。
数据量过大：在大数据环境下，查询字段可能涉及到海量数据的处理和分析。需要使用适当的数据处理技术和工具，如分布式计算、内存数据库等，以提高查询字段的处理效率和速度。