在ASP.NET AJAX中处理大数据量时，可以采用以下方法来优化性能和内存使用：
分页：将大数据量分成多个较小的数据集，每次只请求一个数据集。这可以通过在服务器端实现分页功能来实现。在客户端，可以使用ScriptManager和Repeater或GridView等控件来显示分页的数据。
使用更新面板：UpdatePanel控件可以实现部分页面更新，而不是整个页面。当处理大数据量时，这可以减少客户端和服务器之间的通信量，从而提高性能。
缓存：对于不经常变化的数据，可以使用缓存来存储数据。这样，当用户请求相同的数据时，可以直接从缓存中获取，而不需要再次查询数据库。在ASP.NET中，可以使用HttpCache类来实现缓存。
异步处理：使用异步操作（如Async和Await关键字）可以在不阻塞用户界面的情况下执行长时间运行的任务。这可以提高用户体验，特别是在处理大数据量时。
优化数据库查询：确保数据库查询是高效的，以便快速检索和处理数据。可以使用索引、分区和其他数据库优化技术来提高查询性能。
使用流式传输：对于非常大的数据集，可以考虑使用流式传输来逐步发送数据到客户端。这可以减少内存使用，因为数据是分块发送的，而不是一次性加载到内存中。在ASP.NET中，可以使用Response.OutputStream类来实现流式传输。
压缩数据：在将数据发送到客户端之前，可以对其进行压缩以减少传输时间。在ASP.NET中，可以使用GZipStream类来压缩数据。
使用第三方库：有一些第三方库可以帮助处理大数据量，例如Entity Framework、Dapper等。这些库提供了更高级的数据访问功能，可以简化大数据量的处理。
总之，在ASP.NET AJAX中处理大数据量时，需要综合考虑多个方面来优化性能和内存使用。通过采用上述方法，可以确保应用程序在处理大量数据时保持高效和稳定。
