在SQL查询中减少存储负担可以通过以下几种方式实现：
- 使用索引：索引可以显著加快查询速度，减少全表扫描的需要，从而减少I/O操作和CPU使用率。但是，索引也会占用额外的存储空间，并且会在数据插入、删除和更新时增加额外的开销。因此，需要根据查询模式和数据访问频率来合理地创建和使用索引。
- 减少返回的数据量：在SQL查询中，可以使用LIMIT子句或者只选择需要的列来减少返回的数据量。这可以减少网络传输和客户端处理的数据量，从而降低存储负担。
- 使用分区：对于大型表，可以考虑使用分区来将数据分散到多个物理存储位置。这可以提高查询性能，因为分区可以允许数据库引擎只扫描相关的分区，而不是整个表。同时，分区也可以减少单个查询需要处理的数据量，从而降低存储负担。
- 数据压缩：对于存储在磁盘上的数据，可以使用压缩技术来减少存储空间的使用。SQL数据库通常提供内置的压缩功能，可以根据数据的特点选择合适的压缩算法。需要注意的是，压缩数据会增加CPU使用率和解压数据的时间，因此需要在性能和存储空间之间进行权衡。
- 定期清理和归档：对于不再需要的旧数据，可以定期进行清理和归档操作。这可以释放存储空间，并且可以减少后续查询需要处理的数据量。
以上是一些常见的减少SQL查询中存储负担的方法，具体的选择需要根据具体的业务需求和系统环境来决定。
