X亿级数据检索速度优化难题

各位高手，目前碰到一个X亿级数据检索速度优化的难题，大家帮看看怎么解决。
涉及到的表有：
KeywordIndex：2.7亿条记录
Original：1014万条记录
KeywordIndex表包括四个字段，ID（PK,int）、KeywordID（int）、OriginalID（int）、ColumnID（int）
建立的索引：

业务需求是从KeywordIndex表中查找到同时符合多个KeywordID的记录（交集），然后根据这个交集从Original表中取出相应记录、排序后取出前X条
基本的语句如下

现在的问题是，上面的语句包含11个KeywordID ，查询速度需要18秒，怎样能够优化到3秒以内？
测试发现，如果符合某一个KeywordID记录数较少的话（比如几万条），查询可以再1秒内完成
如果减少KeywordID 数量，能较少一定的时间（去掉几个KeywordID ，时间在13秒左右），但并不明显
感觉主要的耗时在INTERSECT上。
我试过对KeywordIndex 分区，每5000万一个分区，按ID左右分区依据，没有效果
上面的SQL语句中，已经是按照KeywordID记录数从少到多拼接的KeywordID = 1933（346613条记录） ， KeywordID = 24（10080873条记录）
执行计划如下：

希望各位高手帮忙指点一下，方向不限，优化SQL，更改表结构、索引，更改实现方式，换数据库都可以，非常感谢