要实现对2000万数据的快速查询，可以考虑以下几个方面的优化：
索引优化：为经常被查询的字段创建适当的索引，以加快查询速度。可以考虑为主键、外键和经常被用于查询条件的字段创建索引。
分区表：如果数据量非常大，可以考虑将表进行分区，按照某个字段（如日期、地理位置等）将数据划分为多个分区，以减少查询的数据量。
数据库缓存：使用适当的缓存技术，如Redis等，缓存经常被查询的数据，以减少对数据库的访问次数。
数据库服务器优化：调整数据库服务器的参数，如内存大小、并发连接数、查询缓存等，以提高数据库的性能。
数据库设计优化：合理设计数据库表结构，避免冗余字段和多余的关联查询，减少查询的复杂度。
数据分析工具：可以考虑使用数据分析工具，如Apache Spark、Hadoop等，对大数据进行分布式处理和查询，以提高查询速度。
垂直拆分：如果数据量非常大，可以考虑将表按照业务逻辑进行拆分，将不同的业务逻辑分散到不同的数据库服务器上，以减少单个数据库的负载。
以上是一些常见的优化策略，具体要根据实际情况进行选择和实施。同时，还可以根据具体的查询场景采用其他一些技术，如缓存、分布式存储等，以进一步提高查询速度。
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