在大数据量查询中，使用ROWNUM可能会导致性能问题，因为它会在查询结果集上应用一个顺序编号。为了优化ROWNUM的使用，你可以尝试以下方法：
使用分页查询：当处理大量数据时，分页查询是一种更高效的方法。通过限制每次查询返回的行数，可以减少内存和CPU的使用。例如，使用LIMIT和OFFSET子句（在MySQL中）或FETCH FIRST子句（在Oracle中）来实现分页。
使用子查询：将ROWNUM与子查询结合使用，可以在查询结果集上应用过滤条件，从而提高查询性能。例如，在Oracle中，你可以使用以下查询：
SELECT *
FROM (SELECT t.*, ROWNUM AS rn
FROM your_table t
WHERE some_condition)
WHERE rn BETWEEN start_row AND end_row;
使用索引：确保查询中涉及的列已经建立了索引，这将有助于提高查询性能。但请注意，索引可能会占用额外的磁盘空间，并可能影响插入、更新和删除操作的性能。
优化查询条件：检查查询中的条件，确保它们是必要的。避免使用复杂的条件和函数，因为它们可能会降低查询性能。
使用物化视图：在某些情况下，你可以考虑使用物化视图来存储查询结果。这样，你可以避免每次查询时都计算ROWNUM，从而提高性能。但请注意，物化视图需要额外的磁盘空间，并可能需要定期刷新以保持数据的一致性。
调整数据库参数：根据数据库的文档，调整相关参数以提高查询性能。例如，在Oracle中，你可以调整OPTIMIZER_MODE参数以改变查询优化器的行为。
总之，在大数据量查询中优化ROWNUM的关键是减少查询结果集的大小，使用分页查询，以及确保查询条件和索引得到合理利用。
