各位大佬好，最近在做一个数据筛选系统，碰到了挺头疼的性能和架构设计问题，想请教下大家的实战经验：

背景情况 #

我当前的技术栈是React前端 + Spring Boot后端 + SQL数据库，核心需求是做一个包含45个左右级联筛选列的功能：

• 筛选是严格联动的：选了Filter1的某个值，Filter2的可选值会自动被过滤成和Filter1匹配的内容；选了Filter2后，Filter3的可选值再基于前两个的结果过滤，以此类推
• 数据规模不小：每个筛选列在数据库里最多可能有近10000个可选值
• 当前实现逻辑：用户每切换一个筛选条件，后端就执行一条带WHERE条件的SELECT DISTINCT查询，返回下一个筛选列的有效可选值。举个简化流程：
  1. 用户选了column1的某个值 → 后端跑SELECT DISTINCT column2 FROM data_table WHERE column1 = ?返回column2的有效值
  2. 用户选了column2的某个值 → 后端再跑SELECT DISTINCT column3 FROM data_table WHERE column1 = ? AND column2 = ?返回column3的有效值
  3. 以此类推，直到用户选完需要的筛选条件

我的顾虑 #

现在这套逻辑虽然能跑，但我特别担心性能和扩展性问题：

• 45个筛选列意味着后续的查询会带越来越多的WHERE条件，SQL会越来越复杂
• 用户操作时会频繁触发后端请求，每选一个值就要查一次，怕并发上来后数据库扛不住
• 数据量再涨点的话，这些DISTINCT查询的执行速度肯定会掉下来

想请教的问题 #

1. 针对这种大规模级联筛选场景，后端有没有推荐的设计模式？
2. 继续用SQL扛这种查询，还是换成Elasticsearch/OpenSearch这类搜索索引引擎更合适？
3. 有没有什么针对性的优化技巧？比如缓存、预计算聚合、物化视图这些，哪种在这个场景里效果最好？
4. 任何架构设计或性能调优的建议都欢迎，哪怕是踩过的坑也行！

麻烦各位大佬不吝赐教，谢谢啦！