数据分片和分布式存储：将数据分成多个较小的分片，并将它们存储在分布式存储系统中，例如Hadoop的HDFS或云存储服务。这样可以将数据在多个节点上进行并行处理，并允许水平扩展以适应更大的数据量。
内存映射文件（Memory-mapped Files）：内存映射文件是一种将磁盘上的文件映射到内存中的方法。通过使用内存映射文件，可以在处理大型数据集时减少对内存的直接访问，而是通过内存映射来访问数据。这种技术可以降低内存使用量，并提高数据的访问速度。
增量计算（Incremental Computing）：对于需要频繁更新的大规模数据集，可以采用增量计算的方式来处理数据。增量计算只对变化的部分进行更新，而不必每次重新处理整个数据集。这可以减少计算的复杂度和内存使用量，并提高处理速度。
数据压缩和编码：使用高效的数据压缩和编码技术可以显著减少数据在内存中的占用空间。例如，针对数值型数据，可以使用压缩算法如差分编码、霍夫曼编码、矩阵压缩等来减少存储空间。对于文本数据，可以使用压缩字典或压缩编码来减小数据的大小。
数据分区和索引：将数据分成逻辑上相关的分区，并为每个分区创建索引。这样可以减少查询或处理时需要加载的数据量，提高数据访问的效率。常见的数据分区方法包括按时间范围、按地理位置或按某种属性进行分区。
并行计算和任务调度：使用并行计算框架和任务调度器，如Apache Spark、Apache Hadoop等，将计算任务分布到多个计算节点上并进行并行处理。这可以充分利用集群的计算资源，并减轻单个节点的负载压力，提高计算效率。
数据采样和近似算法：针对大规模数据集，可以使用数据采样和近似算法来降低计算复杂度和内存使用量。通过从数据集中选择一小部分样本进行处理或使用近似算法来估计结果，可以在一定程度上减轻内存压力和提高性能。
分布式缓存和内存数据库：使用分布式缓存系统如Redis、Memcached等，或内存数据库如Apache Ignite、Apache Cassandra等，可以将部分数据存储在内存中，提供快速访问和查询能力。这可以减少对磁盘的访问，加快数据访问速度，并提高系统的响应性能。