在处理大数据量相关表执行 SQL 时，远程读取操作可能会导致响应时间较长，为了实现亚秒级响应，可以采取以下措施：

1、优化 SQL 语句：通过优化 SQL 语句，减少查询的数据量和计算量，从而提高查询速度，可以使用索引、分区表等技术来加速查询。

2、使用缓存：将常用的数据缓存到内存中，以减少对远程数据的访问，可以使用 Redis、Memcached 等缓存工具来实现。

3、分布式数据库：将数据分布在多个节点上，以提高查询速度，可以使用 Hadoop、Spark 等分布式计算框架来实现。

4、异步调用：将 SQL 查询任务异步化，避免阻塞主线程，从而提高响应速度，可以使用消息队列、异步任务调度器等工具来实现。

5、负载均衡：通过负载均衡技术，将请求分发到多个服务器上，以提高系统的处理能力，可以使用 Nginx、HAProxy 等负载均衡器来实现。

6、优化网络：提高网络带宽和稳定性，以减少数据传输的延迟，可以使用 CDN、专线等技术来优化网络。

7、优化硬件：提高服务器的性能，如 CPU、内存、磁盘等，以提高查询速度。

8、数据库优化：根据业务需求，对数据库进行优化，如调整参数、优化存储引擎等。

9、分页查询：对于大量数据的查询，可以使用分页查询技术，每次只查询部分数据，从而减少查询的数据量和计算量。

10、使用专门的大数据处理工具：针对大数据量的处理，可以使用专门的大数据处理工具，如 Hive、Presto 等，以提高查询速度。

通过以上措施，可以实现亚秒级响应，但是需要注意的是，这些措施可能会增加系统的复杂性和成本，因此在实际应用中需要根据业务需求和预算进行权衡。

FAQs：

Q1：如何优化 SQL 语句？

A1：可以通过以下方法优化 SQL 语句：

1、使用索引：为经常用于查询条件的列创建索引，以加速查询。

2、使用分区表：将大表分成多个小表，以减少查询的数据量。

3、使用子查询优化：将子查询转换为连接查询或临时表，以提高查询速度。

4、使用批量操作：对于插入、更新、删除操作，尽量使用批量操作，以减少数据库的 I/O 操作。

5、使用合适的数据类型：选择合适的数据类型，以减少存储空间和计算量。

Q2：如何使用缓存来提高响应速度？

A2：可以通过以下方法使用缓存来提高响应速度：

1、选择合适的缓存工具：根据业务需求和系统架构，选择合适的缓存工具，如 Redis、Memcached 等。

2、设置合理的缓存策略：根据业务需求和数据特点，设置合理的缓存策略，如缓存时间、缓存大小等。

3、使用缓存预热：在系统启动时，将常用的数据加载到缓存中，以减少运行时的访问延迟。

4、使用缓存穿透防护：对于不存在的数据，将其设置为 null 或者特殊值，以避免频繁访问数据库。

5、定期清理缓存：定期清理过期或者无用的缓存数据，以保持缓存的有效性。