为什么在添加"where“子句时，这个查询的处理时间会急剧增加？

在添加"where"子句时，查询的处理时间会急剧增加的原因是因为"where"子句用于筛选符合特定条件的数据，它会对数据库中的每一条记录进行逐一比较，以确定是否满足查询条件。这个比较过程需要消耗大量的计算资源和时间。

当"where"子句中的条件较为复杂或者涉及到大量的数据时，查询的处理时间会更长。因为数据库需要逐条扫描数据，并进行条件判断，这会导致查询的时间复杂度增加。

此外，如果查询的表中没有适当的索引，也会导致查询时间增加。索引可以加快查询的速度，但是如果没有正确地创建索引或者索引不适用于"where"子句中的条件，数据库仍然需要进行全表扫描，从而增加查询的处理时间。

为了优化查询的处理时间，可以考虑以下几点：

创建适当的索引：根据查询条件和经常访问的字段，创建合适的索引可以大大提高查询的效率。可以使用腾讯云的云数据库 MySQL、云数据库 MariaDB、云数据库 PostgreSQL等产品来管理数据库，并通过数据库管理工具创建索引。
优化查询语句：尽量避免复杂的查询语句和多重嵌套的"where"子句，可以通过优化查询语句的结构和逻辑，减少不必要的条件判断，从而提高查询的效率。
数据分区和分表：对于大型数据库，可以考虑将数据进行分区和分表，将数据分散存储在多个物理位置上，以减少查询的范围，提高查询的效率。
缓存查询结果：对于一些频繁查询且数据变动较少的查询，可以将查询结果缓存起来，下次查询时直接使用缓存结果，避免重复查询数据库。

总之，在添加"where"子句时，查询的处理时间会急剧增加是因为需要对数据库中的每一条记录进行逐一比较，消耗大量的计算资源和时间。通过优化查询语句、创建适当的索引、数据分区和分表等方式，可以提高查询的效率。