GeomFromText并不是一個專門用于處理大規模空間數據的工具或方法，實際上它是SQL中的一個函數，用于根據文本描述創建幾何對象。在處理大規模空間數據時，我們通常會采用一系列策略來優化數據管理和可視化過程。以下是一些可能有助于處理大規模空間數據的策略：
- 使用高效的庫和工具：例如，Python中的geopandas和datashader，R語言中的sf和spData包，這些工具專門設計用于處理空間數據，能夠高效地處理大規模數據集。
- 數據聚合和降采樣：通過聚合數據或使用降采樣技術，可以減少數據量，同時保持足夠的信息用于分析。這可以通過地理空間聚類或隨機抽樣來實現。
- 數據分塊和并行處理：將大規模數據集分割成更小的塊，并利用并行處理技術來加速數據處理和分析過程。這可以通過多線程或多進程實現。
需要注意的是，GeomFromText函數本身并不直接涉及大規模空間數據的處理策略。上述策略更多地是針對如何管理和分析大規模空間數據的普遍方法。
