對百萬條數據進行計算需要考慮到內存的限制和計算的效率。以下是一些常見的處理方法：
使用數據庫：將數據存儲在數據庫中，然后使用SQL查詢語句進行計算。數據庫系統有優化的查詢引擎，可以高效地處理大量數據。可以使用Java中的JDBC或者ORM框架來連接和操作數據庫。
使用分布式計算框架：如果數據量非常大，超過了單臺機器的處理能力，可以考慮使用分布式計算框架，如Hadoop或Spark。這些框架可以將數據分布在多臺機器上，然后并行計算。
使用流式處理：如果數據是連續產生的，可以使用流式處理框架，如Apache Storm或Flink。這些框架可以對數據進行實時處理和分析，無需存儲所有數據。
使用內存數據結構：如果數據量不是非常大，可以將數據加載到內存中，使用內存數據結構進行計算，如數組、列表或哈希表。這樣可以提高計算的速度，但需要考慮內存的限制。
使用并行計算：如果計算可以并行進行，可以使用Java中的多線程或并發庫，將計算任務分配給多個線程進行處理。使用線程池可以管理線程的創建和銷毀，提高計算效率。
無論使用哪種方法，都需要考慮數據的分片和分批處理，避免一次性加載所有數據導致內存溢出或計算時間過長。可以根據實際情況選擇合適的方法來處理百萬條數據。
