在PHP中，海量数据存储和查询可以通过以下方法实现：
使用数据库：PHP支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL等。可以将海量数据存储在数据库中，并使用SQL查询语言进行查询和检索。
使用缓存：将海量数据存储在缓存中，如Redis、Memcached等。通过缓存可以快速访问数据，提高查询性能。
分库分表：当数据量非常大时，可以将数据分散存储在多个数据库或表中，以减轻单个数据库的负载压力。可以根据数据的特点进行分片，如按照ID的范围、时间等进行分片。
使用索引：在数据库或其他存储系统中创建合适的索引，可以加快数据查询的速度。索引可以根据数据的某个字段进行排序和搜索，提高查询效率。
使用搜索引擎：对于需要全文搜索的海量数据，可以使用全文搜索引擎，如Elasticsearch、Solr等。这些搜索引擎具有强大的搜索和排序功能，适用于处理大规模文本数据。
数据分析和预处理：对于海量数据，可以使用数据分析和预处理技术，如MapReduce、Spark等。通过分布式计算和处理，可以快速提取和分析大规模数据。
数据压缩和归档：对于历史数据或不常用的数据，可以进行压缩和归档，以减少存储空间和提高查询性能。可以使用压缩算法如Gzip、Zip等进行数据压缩。
总之，海量数据存储和查询的方法取决于具体的需求和数据特点，可以结合使用上述方法或其他技术来实现高效的存储和查询。
