在处理单表过亿的数据量时，实现实时查询是一个挑战。以下是一些有效的解决方案和技术思路，可以帮助提升大数据量下的查询性能。

1. 选择合适的数据库和存储引擎

对于大数据量的实时查询，选择合适的数据库和存储引擎至关重要。例如，Apache Doris 提供了高效的存储引擎和高性能查询引擎，支持秒级实时数据写入和亚秒级查询响应。InnoDB存储引擎因其对事务的支持和行级锁定机制，也适用于需要高并发和数据一致性的场景。

2. 数据分区

数据分区是提高查询效率的有效手段。通过将大表分割成更小的独立部分，可以提高查询速度。常见的分区方式包括范围分区、列表分区和哈希分区。例如，可以按照日期或地区代码进行RANGE分区，减少查询时的数据扫描范围。

创建合适的索引可以加速查询。索引是用于快速查找表中某一行或若干行的数据结构。常见的索引包括B-Tree和Hash索引。应根据查询模式和字段选择性创建索引，以提高查询效率。

重写查询语句以减少查询时间。例如，避免使用全表扫描，使用合适的连接类型（如INNER JOIN或LEFT JOIN），以及避免SELECT *，使用特定字段。

使用缓存技术如Redis，将常用查询结果存储在内存中，以减少直接访问数据库的频率。这可以显著提高响应速度，尤其是在读多写少的场景下。

数据库分片可以将数据水平拆分到多个数据库实例中，分散读取和写入的负载。这种方法适用于大规模分布式系统，可以提高查询的并行性和扩展性。

在某些情况下，利用多线程查询可以提升全表查询效率。通过并行处理查询请求，可以减少单个查询的响应时间。

使用如Hologres这样的实时数据仓库服务，它支持高并发和低延迟的SQL查询，适合处理大规模数据。

考虑使用如Impala这样的实时查询引擎，它是一款高性能的MPP（Massively Parallel Processing）查询引擎，适用于实时大数据分析。

使用性能监控工具，如MySQL Performance Schema，监控和调试数据库的性能问题。根据监控结果进行调整和优化，以确保查询性能。

通过上述策略，可以显著提升单表过亿数据量下的查询性能和响应速度。每种策略都有其适用场景，需要根据具体的业务需求和数据特点进行选择和调整。