在 ResultSet 中处理大数据量时，可以采用以下几种策略来优化性能和内存使用：
分页查询（Pagination）：避免一次性查询所有数据，而是将查询结果分成多个较小的部分。可以使用 LIMIT 和 OFFSET 子句（针对支持 SQL92 的数据库）或者使用 RowSet 和 Fetch Size（针对 Java 数据库连接）。
使用流式处理（Streaming）：许多数据库支持流式查询，这意味着可以一次处理一行数据，而不是一次性加载整个结果集。这可以显著减少内存使用。在 Java 中，可以使用 ResultSet 的 next() 方法遍历结果集。
使用批处理（Batch Processing）：如果需要对数据进行更新、插入或删除操作，可以使用批处理来减少数据库交互次数。在 Java 中，可以使用 PreparedStatement 的 addBatch() 和 executeBatch() 方法实现批处理。
优化查询：确保查询尽可能高效，例如使用索引、避免 SELECT *、减少 JOIN 操作等。此外，可以考虑将复杂查询拆分为多个简单查询，然后在应用程序中处理结果。
使用压缩：如果数据库支持，可以使用压缩技术来减少数据传输和存储的开销。这需要数据库和应用程序都支持相应的压缩算法。
调整结果集内存设置：在某些情况下，可以调整 ResultSet 的内存设置，以便更好地处理大数据量。例如，可以设置 ResultSet 的类型为 TYPE_FORWARD_ONLY 和 CONCUR_READ_ONLY，以减少内存占用。
使用外部存储：对于非常大的数据集，可以考虑将其存储在外部存储系统中，如 Hadoop、Amazon S3 或其他分布式文件系统。然后，可以使用 JDBC 驱动程序或 ORM 框架（如 Hibernate）从外部存储中查询数据。
并行处理：如果有多核处理器，可以考虑使用并行处理来加速数据加载和处理。在 Java 中，可以使用 ExecutorService 和 Future 类实现并行处理。
