进销存软件是企业管理中非常重要的一个方面，它涉及到数据量大的问题，如何快速优化解决这一问题是当前许多企业亟需解决的难题。在这里，我将从五个不同的维度来探讨解决方案。

作为进销存软件的核心，数据库的优化对于提高数据处理速度至关重要。首先，我们可以考虑给数据库服务器提供更多的内存和处理器资源，以提升其处理能力。其次，合理地设计数据库的表结构和索引，可以减少数据的冗余和查询的时间。此外，定期对数据库进行备份和清理，可以减少不必要的数据负担。

另外，通过合理地选择数据库引擎和参数设置，也可以进一步提升数据库的性能。例如，使用InnoDB引擎可以提供更好的事务一致性和并发性能；通过调整数据库缓存大小和线程数等参数，可以优化数据库的性能表现。

如果企业使用的是分布式进销存软件系统，那么网络的优化也是关键。首先，确保网络的稳定性和带宽的充足性，避免因为网络瓶颈导致数据传输缓慢。其次，通过网络负载均衡和优化路由设置，可以提高网络的传输效率。此外，采用数据压缩和数据传输加密等技术，可以减少数据传输的时间和风险。

另外，企业还可以考虑将离用户较近的数据存储在缓存服务器上，以提供更快的数据访问速度。对于一些较大的数据对象，如图片和文件等，可以采用分布式存储的方式，将其存储在多个服务器上，以减少单个服务器的负载。

对于数据量大的情况，数据的压缩与分区也是一种有效的优化手段。首先，可以对历史数据进行压缩，将数据存储在更小的空间中，以减少数据库的存储空间和提高查询效率。其次，可以将数据分区存储，将相似的数据存放在同一分区中，以提高查询的速度。

此外，对于一些不常用的数据，可以将其归档到独立的存储介质中，以减少数据库的负载和提高查询速度。对于一些热点数据，可以采用缓存的方式，将其保存在高速的存储设备中，以提供快速访问。

由于数据量大，进销存软件系统需要支持多用户的并发访问和处理。因此，并发控制和分布式计算也是一个重要的优化方向。首先，通过合理地设计数据库的事务和锁机制，可以避免数据的冲突和死锁的发生。此外，采用分布式计算的方式，将数据的处理和计算任务分散到多台服务器上进行，可以提高系统的整体性能。

另外，使用缓存技术来缓存一些计算结果和中间数据，可以减少对数据库的访问和计算的时间。同时，采用消息队列和异步处理的方式，可以将耗时的操作延迟执行，从而提高系统的响应速度和性能。

最后，一个优化方案还需要进行系统调优和监控。通过对系统的监控和分析，可以了解系统的瓶颈和性能瓶颈，从而有针对性地进行调优。例如，通过监控系统的资源使用情况和性能指标，可以发现系统的瓶颈和瓶颈，然后采取相应的措施进行调整和改进。

此外，可以采用自动化的方式，通过设定合理的阈值和规则，对系统进行监控和调优。例如，当系统的负载超过一定阈值时，自动调整系统的资源分配和任务的优先级，以保证系统的稳定性和性能。

通过对进销存软件数据量大的问题进行快速优化，企业可以提升其数据处理能力和用户体验。以上所提到的维度和方案只是一种参考，实际情况还需要根据企业的具体情况和需求来进行调整和优化。