在 ResultSet 中處理大數據量時，可以采用以下幾種策略來優化性能和內存使用：
分頁查詢（Pagination）：避免一次性查詢所有數據，而是將查詢結果分成多個較小的部分。可以使用 LIMIT 和 OFFSET 子句（針對支持 SQL92 的數據庫）或者使用 RowSet 和 Fetch Size（針對 Java 數據庫連接）。
使用流式處理（Streaming）：許多數據庫支持流式查詢，這意味著可以一次處理一行數據，而不是一次性加載整個結果集。這可以顯著減少內存使用。在 Java 中，可以使用 ResultSet 的 next() 方法遍歷結果集。
使用批處理（Batch Processing）：如果需要對數據進行更新、插入或刪除操作，可以使用批處理來減少數據庫交互次數。在 Java 中，可以使用 PreparedStatement 的 addBatch() 和 executeBatch() 方法實現批處理。
優化查詢：確保查詢盡可能高效，例如使用索引、避免 SELECT *、減少 JOIN 操作等。此外，可以考慮將復雜查詢拆分為多個簡單查詢，然后在應用程序中處理結果。
使用壓縮：如果數據庫支持，可以使用壓縮技術來減少數據傳輸和存儲的開銷。這需要數據庫和應用程序都支持相應的壓縮算法。
調整結果集內存設置：在某些情況下，可以調整 ResultSet 的內存設置，以便更好地處理大數據量。例如，可以設置 ResultSet 的類型為 TYPE_FORWARD_ONLY 和 CONCUR_READ_ONLY，以減少內存占用。
使用外部存儲：對于非常大的數據集，可以考慮將其存儲在外部存儲系統中，如 Hadoop、Amazon S3 或其他分布式文件系統。然后，可以使用 JDBC 驅動程序或 ORM 框架（如 Hibernate）從外部存儲中查詢數據。
并行處理：如果有多核處理器，可以考慮使用并行處理來加速數據加載和處理。在 Java 中，可以使用 ExecutorService 和 Future 類實現并行處理。
