Возможно, есть и другой метод
Работать с большим числом записей из БД до помещения в лист Calc можно очень эффективно, если использовать быструю матричную арифметику (векторизованные операции) в RAM. А самое популярное и доступное в LO решение для этого - это библиотека
Pandas для Python.
Она же дает еще один уровень ускорения, так называемые "аксессоры", позволяющие получить часть значения (например год из ISO-даты/времени), ну или часть строки [срезом] - самым быстрым, т.е. векторизованным способом.
Например, превращение "на месте" колонки с ФИО вида "Иванов Иван Иванович" в колонку вида "Иванов И.И." на SQL будет неоднострочным и медленным, а в Pandas - однострочным и быстрым. И разница в длине кода, скорости набора этого кода и скорости выполнения кода - вполне может достигать 4-5 крат. Не так чтобы сверхзвук, но заметно всем.
Кроме того, "Excel-хотелки" вида "Автофильтр столбцов по регуляркам, на месте" и все другие из "Динамических массивов", PowerPivot/Query - в Pandas реализованы, а на чистом SQL или LO Basic для их реализации придется писать много и сложно.
Также в одну строку (~160 символов) с Pandas можно не не только применить технику
SAC (Split, Apply, Combine), но и получить данные из (любой) БД, отобрать нужные строки, применить SAC и записать данные (по сути готовый табличный свод/отчет), скажем, в XLS/ODS/CSV. В этом, самом популярном паттерне работы с данными - ощущение про "в 5 раз быстрее" Пандас доводит до 10X.