當使用 JDBC 的 executeQuery() 方法處理大量數據時，需要考慮內存和性能的優化。以下是一些建議：
分頁查詢：避免一次性查詢所有數據，而是使用分頁查詢。通過限制每次查詢的數據量，可以降低內存占用和提高性能。例如，使用 LIMIT 和 OFFSET 子句（適用于 MySQL）或 ROWNUM（適用于 Oracle）進行分頁。
使用流式查詢：對于大數據量的處理，可以使用流式查詢。這樣，JDBC 驅動程序會逐行讀取結果集，而不是一次性將所有數據加載到內存中。要使用流式查詢，需要將查詢結果集設置為 TYPE_FORWARD_ONLY，并使用 ResultSet 的 next() 方法遍歷數據。
使用批處理：如果需要對數據進行更新、插入或刪除操作，可以使用批處理來提高性能。通過將多個操作組合在一起，可以減少與數據庫的通信次數。在 JDBC 中，可以使用 addBatch()、executeBatch() 和 clearBatch() 方法實現批處理。
調整緩沖區大小：根據實際需求，可以調整 JDBC 驅動程序的緩沖區大小。例如，可以調整 fetchSize 參數以控制每次從數據庫檢索的行數。較大的 fetchSize 值可能會提高性能，但也會增加內存占用。
使用連接池：使用連接池可以更有效地管理數據庫連接，提高性能。連接池可以復用已建立的連接，減少創建和關閉連接的開銷。常見的連接池實現有 HikariCP、C3P0 和 Apache DBCP。
優化 SQL 查詢：確保 SQL 查詢是優化的，以減少從數據庫檢索的數據量。可以考慮使用索引、分區和其他數據庫優化技術來提高查詢性能。
考慮使用其他技術：如果 JDBC 無法滿足性能要求，可以考慮使用其他技術，如 Java Stream API、Apache Spark 或 Hadoop MapReduce 等，來處理大量數據。
