在Ruby中處理大數據集時，可以使用以下方法來優化循環結構：

1. 使用迭代器（Iterator）：迭代器允許你在處理大數據集時一次處理一個元素，而不是一次性加載整個數據集。這可以減少內存使用并提高性能。你可以使用each方法創建一個迭代器。例如：

file = File.open("large_file.txt", "r")
iterator = file.each_line
iterator.each do |line|
  # 處理每一行數據
end
file.close

2. 使用塊（Block）：在循環中使用塊可以讓你更簡潔地處理數據。塊可以接收參數，這使得你可以在循環中處理復雜的數據結構。例如：

array = [1, 2, 3, 4, 5]
array.each do |element|
  # 處理每個元素
end

3. 使用map、select和reduce等高階函數：這些函數可以幫助你更簡潔地處理大數據集。它們會遍歷整個數據集并應用指定的操作。例如：

array = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_array = array.map { |x| x * x }
puts squared_array.inspect

4. 使用分塊（Chunking）：如果你需要處理的數據集非常大，以至于無法一次性加載到內存中，你可以考慮分塊處理。這意味著你將數據集分成較小的部分，然后逐個處理這些部分。例如：

chunk_size = 1000
File.open("large_file.txt", "r") do |file|
  while chunk = file.read(chunk_size)
    # 處理當前塊的數據
  end
end

5. 使用并行處理（Parallel Processing）：如果你的計算機有多個處理器核心，你可以使用并行處理來加速數據處理。Ruby的Thread和Process庫可以幫助你實現這一點。例如：

require "thread"

array = [1, 2, 3, 4, 5]

threads = array.map do |element|
  Thread.new do
    # 處理每個元素
  end
end

threads.each(&:join)

總之，在Ruby中處理大數據集時，關鍵是避免一次性加載整個數據集到內存中。通過使用迭代器、高階函數、分塊處理和并行處理等方法，你可以更有效地處理大數據集。