Ahemmm... provo un pochino a chiarire le cose, che in realtà son già chiare.

Non esiste un modo "magico" per il quale un RDBMS (comprendiamoci pure anche access) possa dare una risposta "veloce" ad una interrogazione che richiede una full-scan.

Cercare qualcosa con "like '%pippo%'" richiede la scansione di ogni singola riga della tabella, e la verifica all'interno di ogni stringa della presenza di una sotto-stringa.

Non ci sono "magie", che usi access, mysql, postgres, oracle o quello che vuoi quella è una query lenta.
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Per renderla "veloce" ti occorrerebbe un motore specifico per questo tipo di ricerche, tipo ad esempio spinhx (ce ne sono altri, ti menziono questo perchè è quello ben integrato con mysql che uso normalmente).

In questo caso la ricerca che vuoi fare viene eseguita rapidamente (moooolto rapidamente, nell'ordine di millisecondi per un milione di righe).

Ma, se tralasciamo motori "furbi" che hanno indici "furbi", semplicemente, una LIKE %...% non può essere ottimizzata => sarà lenta comunque
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Bene, QUANDO un RDBMS "normale" ti viene in aiuto? Quando in fase di ricerca hai un indice selettivo e lo puoi usare.

In questo caso una ricerca del tipo select * from tabella where (campo1='pippo') and (campo2='pluto') può essere notevolmente accelerata (in certi casi in realtà no, ma diciamo di sì)

Non ti suggerisco quindi di "spazzolare" un db riga per riga per verificare se nei campi c'è qualcosa (fullscan=>lento+overhead dell'applicazione=ancora più lenta), bensì di fare query che possono essere velocizzate dall'uso di indici.

Indici, per inciso, che servono solo nel caso di "=" o (nel caso migliore, per access non so) del tipo LIKE 'qualcosa%' ossia dove si prende la PRIMA parte della stringa

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Infine, se proprio proprio vuoi mantenere questa metodologia, fossi in te ragionerei sulla possibilità di caricare in RAM (in un vettorone) l'intero DB, e poi fare le ricerche lì.
Non avresti miglioramenti giganteschi (sempre fullscan sono), ma di sicuro qualcosa migliori.
Una macchina moderna non fa fatica ad allocare fino a oltre 1GB di RAM per "vettoroni" di questo tipo.