處理大數據量的DataTable SQL查詢時，可以采用以下策略來優化性能：

1. 分頁查詢：通過LIMIT和OFFSET子句進行分頁查詢，每次只返回部分數據。這可以減少單次查詢的數據量，提高查詢速度。例如，每頁顯示100條記錄，查詢第1頁的數據：

SELECT * FROM your_table LIMIT 100 OFFSET 0;

要查詢第2頁的數據，可以使用：

SELECT * FROM your_table LIMIT 100 OFFSET 100;

2. 使用索引：為經常用于查詢條件的列創建索引，以加快查詢速度。例如，如果經常根據column1進行篩選，可以為該列創建索引：

CREATE INDEX idx_column1 ON your_table(column1);

3. 減少返回的列數：只選擇需要的列，而不是使用SELECT *。這可以減少數據傳輸量和內存占用。例如，只選擇column1和column2：

SELECT column1, column2 FROM your_table;

4. 使用聚合函數和分組：對于需要統計、匯總數據的查詢，可以使用聚合函數（如COUNT、SUM、AVG等）和分組（GROUP BY）來減少返回的數據量。例如，統計每個部門的員工數量：

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM your_table
GROUP BY department;

5. 使用分區表：對于非常大的表，可以考慮使用分區表。分區表將數據分散到多個物理子表中，可以提高查詢性能。例如，按日期范圍對表進行分區：

CREATE TABLE your_table (
    id INT,
    column1 VARCHAR(255),
    column2 VARCHAR(255),
    date_column DATE
)
PARTITION BY RANGE (YEAR(date_column)) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1900),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1950),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (2000),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2050)
);

6. 優化子查詢和連接：盡量使用JOIN代替子查詢，因為子查詢可能導致多次掃描相同的表。同時，確保連接操作的順序和條件是高效的。

7. 調整數據庫配置：根據硬件資源和查詢需求，調整數據庫配置參數，如緩沖區大小、連接數等，以提高性能。

8. 考慮使用緩存：對于經常訪問的數據，可以考慮使用緩存技術（如Redis、Memcached等）來減少對數據庫的訪問壓力。