在C#中處理大量數據時，可以采用以下幾種方法來優化性能和內存管理：

1. 使用分頁查詢（Pagination）：當處理大量數據時，一次性加載所有數據可能會導致內存溢出。使用分頁查詢可以每次只加載一部分數據，從而降低內存占用。例如，使用LINQ to SQL或Entity Framework時，可以使用Skip和Take方法實現分頁。

int pageSize = 50;
int pageNumber = 1;
var data = context.YourTable
                .Skip((pageNumber - 1) * pageSize)
                .Take(pageSize)
                .ToList();

2. 使用流式查詢（Streaming）：在某些情況下，你可能不需要一次性加載所有數據。例如，當你只需要處理數據的一部分時，可以使用流式查詢。這樣，你可以一邊處理數據，一邊從數據庫中加載數據，從而節省內存。

using (var reader = command.ExecuteReader())
{
    while (reader.Read())
    {
        // 處理數據
    }
}

3. 使用并行處理（Parallel Processing）：如果你的計算機有多個處理器核心，可以考慮使用并行處理來加速數據處理。C#提供了Parallel類，可以方便地實現并行處理。

int numThreads = Environment.ProcessorCount;
object lockObject = new object();

Parallel.For(0, numThreads, i =>
{
    // 分割任務
    int start = i * dataSize / numThreads;
    int end = (i + 1) * dataSize / numThreads;

    // 處理數據
    for (int j = start; j < end; j++)
    {
        lock (lockObject)
        {
            // 處理單個數據項
        }
    }
});

4. 優化數據結構和算法：在處理大量數據時，選擇合適的數據結構和算法至關重要。確保你使用的數據結構和算法具有良好的時間和空間復雜度，以避免不必要的性能損失。

5. 使用內存映射文件（Memory-Mapped Files）：如果你需要處理的數據量非常大，可能會超出內存容量。在這種情況下，可以考慮使用內存映射文件來處理數據。內存映射文件允許你將大文件的部分內容映射到內存中，從而實現高效的數據訪問。

6. 釋放不再使用的資源：在處理大量數據時，確保及時釋放不再使用的資源，以避免內存泄漏。例如，使用using語句可以確保數據庫連接、文件流等資源在使用后被正確關閉和釋放。