要實現對2000萬數據的快速查詢，可以考慮以下幾個方面的優化：
索引優化：為經常被查詢的字段創建適當的索引，以加快查詢速度。可以考慮為主鍵、外鍵和經常被用于查詢條件的字段創建索引。
分區表：如果數據量非常大，可以考慮將表進行分區，按照某個字段（如日期、地理位置等）將數據劃分為多個分區，以減少查詢的數據量。
數據庫緩存：使用適當的緩存技術，如Redis等，緩存經常被查詢的數據，以減少對數據庫的訪問次數。
數據庫服務器優化：調整數據庫服務器的參數，如內存大小、并發連接數、查詢緩存等，以提高數據庫的性能。
數據庫設計優化：合理設計數據庫表結構，避免冗余字段和多余的關聯查詢，減少查詢的復雜度。
數據分析工具：可以考慮使用數據分析工具，如Apache Spark、Hadoop等，對大數據進行分布式處理和查詢，以提高查詢速度。
垂直拆分：如果數據量非常大，可以考慮將表按照業務邏輯進行拆分，將不同的業務邏輯分散到不同的數據庫服務器上，以減少單個數據庫的負載。
以上是一些常見的優化策略，具體要根據實際情況進行選擇和實施。同時，還可以根據具體的查詢場景采用其他一些技術，如緩存、分布式存儲等，以進一步提高查詢速度。
