在当今数字化时代，海量数据的处理与查询成为众多领域面临的关键挑战。特别是当数据集中的时间戳字段没有建立索引时，高效查询更是难上加难。不过，通过一些巧妙的方法，仍能显著提升查询效率。

数据分区是一种行之有效的策略。可以按照时间维度对数据进行分区，比如按天、月或者季度划分。这样在查询特定时间段的数据时，数据库只需扫描相关分区，大大减少了扫描的数据量。例如，一个存储多年业务交易记录的数据库，若按月份分区，当查询某一个月的交易数据时，就无需遍历所有年份的数据，查询速度自然大幅提升。

利用缓存技术也能优化查询性能。将频繁查询的时间戳范围内的数据缓存起来，当下次有相同查询请求时，直接从缓存中获取数据，避免了重复的数据库查询操作。常用的缓存工具如 Redis，具备快速的数据读写能力，能够有效降低数据库的负载压力，提高系统整体的响应速度。

对查询语句进行优化同样重要。在编写查询语句时，尽量避免使用复杂的函数和子查询在时间戳字段上。因为这些操作可能会阻止数据库使用其内部的查询优化机制。简单、直接的查询条件更有利于数据库快速定位和筛选数据。

另外，采用分布式计算框架也为海量数据查询提供了新思路。像 Hadoop 和 Spark 这样的框架，能够将数据分散到多个节点进行并行处理。通过分布式计算，系统可以利用集群中多个节点的计算资源，同时对数据进行处理和查询，极大地提高了查询的效率。

面对海量数据下无索引时间戳字段的查询难题，综合运用数据分区、缓存技术、优化查询语句以及分布式计算框架等方法，能够在不依赖索引的情况下，实现高效的数据查询，为企业的数据分析和业务决策提供有力支持。