在查询具有千万量级数据中的10W量级数据时，可以考虑以下方案：
1. 索引优化：针对查询条件的字段添加合适的索引，以加快查询速度。确保索引的覆盖性，避免全表扫描。需要根据具体的查询条件和数据分布情况进行索引的选择和优化。
2. 分页查询：将查询结果拆分为多个分页进行查询。通过合理设定每页的数据量和使用LIMIT语句在数据库中获取指定数量的数据，从而减少返回的数据量，提高查询效率。
3. 数据分片：将数据按照某种规则进行分片存储，使得查询仅在指定分片中进行，以减少查询范围。可以根据数据的某个字段值进行分片，例如日期、地区等。这样查询时只需访问特定的分片，而无需扫描全部数据。
4. 缓存技术：如果查询的数据具有一定的时效性，可以考虑将查询结果缓存起来，并定期刷新。使用内存数据库或缓存工具（如Redis）可以大幅提高查询速度。
5. 数据预处理：在查询前对数据进行预处理，将常用的计算或聚合操作结果缓存起来，以减少实时查询中的复杂计算操作。例如，可以使用定时任务或后台作业将预先计算好的结果存储到独立的表中，供查询时直接使用。
6. 数据库优化：对数据库进行性能优化，包括适当调整数据库参数、定期清理和优化数据库索引、合理设计和优化查询语句等。
7. 分布式查询：如果单台服务器无法满足查询需求，可以考虑使用分布式数据库或分布式计算框架，将查询操作分布到多台机器上，提高查询效率和系统的扩展性。
需要根据具体的数据特点、查询需求和系统环境进行方案选择，并结合数据库性能调优和硬件资源优化，提升查询效率和系统的性能。