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针对亿级大数据并发查询的性能问题，以下是一些解决方案：
数据库优化：可以对数据库进行优化，例如优化表结构、建立索引、分区表等。另外，可以使用数据库的查询优化工具，如explain，来优化查询语句。
数据库集群：使用数据库集群可以提高并发查询的性能。可以使用主从复制、分布式数据库、负载均衡等技术来实现数据库集群。
缓存：使用缓存可以减少数据库的访问，提高查询性能。可以使用缓存服务器如Redis，将常用数据缓存到内存中。
分布式计算：使用分布式计算技术如Hadoop、Spark等，将数据分布到多个节点上进行处理和查询，提高查询性能。
采用其他数据库：根据实际业务需求和数据量大小，可以考虑使用其他数据库，如NoSQL数据库，提高查询性能。
总之，针对亿级大数据并发查询的性能问题，需要综合考虑多个因素，包括数据库优化、数据库集群、缓存、分布式计算、选用适合的数据库等等。
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