在C#中，去重函數在處理大數據量時的表現取決于所使用的數據結構和算法。以下是一些建議和方法，以提高去重函數在大數據量下的性能：

1. 使用HashSet：HashSet是一個無序且不包含重復元素的集合。它基于哈希表實現，因此插入和查找的時間復雜度都是O(1)。在去重場景中，可以使用HashSet來存儲已經遍歷過的元素，從而快速判斷新元素是否已存在。

public static IEnumerable<T> RemoveDuplicates<T>(IEnumerable<T> input)
{
    HashSet<T> seen = new HashSet<T>();
    foreach (T item in input)
    {
        if (seen.Add(item))
        {
            yield return item;
        }
    }
}

2. 使用Dictionary<TKey, TValue>：如果需要保留元素的順序，可以使用Dictionary。字典的鍵是唯一的，因此可以用來去重。插入和查找的時間復雜度都是O(1)。

public static IEnumerable<T> RemoveDuplicates<T>(IEnumerable<T> input, Func<T, TKey> keySelector)
{
    Dictionary<TKey, TValue> seen = new Dictionary<TKey, TValue>();
    foreach (T item in input)
    {
        TKey key = keySelector(item);
        if (!seen.ContainsKey(key))
        {
            seen[key] = item;
            yield return item;
        }
    }
}

3. 分批處理：如果數據量非常大，可以考慮分批處理數據，以減少內存占用。例如，每次處理1000個元素，然后繼續處理下一批。

4. 并行處理：如果硬件支持并行處理，可以使用Parallel LINQ (PLINQ) 來加速去重操作。這將在多個線程上并行處理數據，從而提高性能。

public static IEnumerable<T> RemoveDuplicates<T>(IEnumerable<T> input)
{
    return input.AsParallel().Distinct();
}

5. 優化數據結構：根據具體需求，可以嘗試使用其他數據結構，如Binary Search Tree、Trie等，以提高去重性能。

總之，在處理大數據量時，選擇合適的數據結構和算法至關重要。同時，還可以通過分批處理、并行處理等方法來優化去重函數的性能。