大数据不好的原因可能有很多，但查询多确实是其中的一个重要因素。在大数据环境下，数据量巨大且结构复杂，因此需要通过查询来获取有用的信息和知识。然而，如果查询过多或过于复杂，可能会导致以下问题：
1. 性能问题：大量的查询请求会占用大量的计算资源，导致系统性能下降，甚至出现响应缓慢、延迟等问题。
2. 数据冗余：过多的查询可能导致数据的重复存储和冗余，浪费存储空间和计算资源。
3. 数据不一致：过多的查询可能导致数据的不一致，例如更新不及时、数据丢失等。
4. 数据安全风险：过多的查询可能导致数据泄露、篡改等安全问题。
5. 数据分析困难：过多的查询可能导致数据分析变得复杂，难以进行有效的分析和挖掘。
为了解决这些问题，可以采取以下措施：
1. 优化查询算法：通过改进查询算法，减少不必要的查询，提高查询效率。
2. 数据去重：通过数据去重技术，减少数据的冗余，提高数据利用率。
3. 数据一致性：通过数据一致性技术，确保数据的一致性和完整性。
4. 数据加密：通过数据加密技术，保护数据的安全。
5. 数据分析工具：使用数据分析工具，简化数据分析过程，提高分析效率。
总之，大数据不好的问题可能是由多种因素引起的，但查询多是其中的一个重要因素。通过优化查询算法、数据去重、数据一致性、数据加密和数据分析工具等措施，可以有效地解决大数据不好的问题。
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