解决这个问题的方法取决于你使用的数据库和查询方法。以下是一些常见的解决方法，你可以根据自己的情况选择适合的方法：

1. 使用索引：确保在查询的列上创建了适当的索引。索引可以加快查询的速度，特别是在大型表中。你可以通过在查询中使用EXPLAIN语句来查看查询是否使用了索引，并通过使用索引来改善查询的性能。

例如，在MySQL中，你可以使用以下语句创建索引：

CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);

2. 优化查询语句：检查查询语句是否可以优化。确保只选择需要的列，而不是选择整个行。使用LIMIT语句限制返回的结果数量，如果可能的话，使用更具体的条件来过滤数据。

例如，在MySQL中，你可以使用以下语句来选择特定列并限制结果数量：

SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition LIMIT 100;

3. 分块处理数据：如果查询的结果集太大，可以考虑将查询分成多个小的查询，并在本地服务器上分块处理数据。这样可以减少单个查询的负载，提高查询的速度。

例如，在Python中，你可以使用pandas库来分块处理数据：

import pandas as pd

chunk_size = 1000
for chunk in pd.read_csv('data.csv', chunksize=chunk_size):
    # 处理数据的代码

4. 扩展硬件资源：如果你的本地服务器的硬件资源不足以处理大型表的查询，你可以考虑升级硬件或使用更强大的服务器来提高查询的速度。例如，增加内存、使用更快的硬盘或使用多个服务器进行并行处理。

5. 使用缓存：如果查询的结果是静态的，你可以考虑使用缓存来缓存查询结果。这样可以避免每次查询都从大型表中获取数据，从而提高查询的速度。

例如，在Python中，你可以使用redis库来实现缓存：

import redis

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
result = r.get('query_result')

if result is None:
    # 从大型表中获取数据的代码
    r.set('query_result', query_result)
else:
    query_result = result

这些方法可以帮助你提高从大型表中获取数据的速度。根据具体情况选择适合你的方法，并根据需要进行适当的优化和调整。