在大数据环境下，使用默认的SQL可能会导致一些性能问题。默认的SQL通常是针对小型数据集设计的，而在大数据环境下，数据量可能会非常庞大，导致SQL查询操作的性能下降。一些可能出现的问题包括：
查询速度慢：默认的SQL查询可能会在大数据环境下变得非常缓慢，因为它们可能没有经过优化以处理大规模数据集。
内存消耗高：默认的SQL查询可能会消耗大量的内存，尤其是当查询大数据集时，会导致内存不足或内存泄漏的问题。
并发性能差：默认的SQL查询可能无法有效地处理并发查询请求，导致系统性能下降和资源竞争问题。
为了解决这些问题，可以采取一些优化措施，例如使用分布式数据库或数据仓库系统、优化查询语句、使用索引、分区和分片等技术来提高SQL查询在大数据环境下的性能。此外，也可以考虑使用专门针对大数据环境设计的SQL引擎或工具来执行查询操作。
