在大數據量下，使用 contains 查詢（如 Array_contains()、List.contains() 或 Set.contains()）可能會導致性能問題，因為這些操作通常需要線性掃描整個數據集。為了優化這些查詢的性能，可以采用以下幾種方法：
- 使用位圖（Bitmap）思想：位圖是一種數據結構，用于表示一個特定范圍內的元素是否存在。通過構建位圖表示數組，可以顯著提升查詢性能。這種方法利用位圖的思想，通過位運算來快速判斷一個元素是否存在于數組中，而不是傳統的線性搜索。這種方法在Hive、Doris和Greenplum等數據庫中實現高效判斷，通過構建位圖表示數組，顯著提升了查詢性能。
- 布隆過濾器：布隆過濾器是一種概率型數據結構，用于快速判斷一個元素是否可能存在于一個集合中。它通過一系列哈希函數將元素映射到多個位圖中，并通過位運算快速判斷元素是否存在。布隆過濾器的優點是空間效率高，查詢速度快，但有一定的誤報率。適用于不需要完全準確的結果，但需要快速響應的場景。
- 分庫分表：對于數據量非常大的情況，可以考慮使用分庫分表的方法來分散數據，提高查詢效率。這種方法通過將數據分布在多個數據庫或表中，可以減少單個數據庫或表的壓力，提高查詢性能。
- 全文索引和搜索引擎：對于需要進行全文搜索的場景，可以考慮使用全文索引和搜索引擎（如Elasticsearch）來加速查詢。全文索引可以快速定位到包含特定關鍵詞的文檔，而搜索引擎則提供了更強大的搜索能力和更快的查詢速度。
通過上述方法，可以有效地優化大數據量下的 contains 查詢性能，提高查詢效率。
