在C#中處理大數據量時，MiniExcel可能會遇到性能問題。為了解決這個問題，可以采取以下幾種策略：
分批讀取和寫入數據：避免一次性加載所有數據到內存中，而是分批讀取和寫入數據?？梢允褂?code>yield return關鍵字或者StreamReader和StreamWriter類來實現。
使用流式處理庫：有一些流式處理庫可以幫助處理大數據量，例如EPPlus和SpreadsheetGear。這些庫在處理大數據量時性能更好，因為它們采用了流式讀取和寫入的方式。
優化Excel文件結構：避免在Excel文件中存儲大量數據，可以將數據拆分到多個工作表或者多個文件中。這樣可以減少單個文件的大小，提高處理速度。
使用多線程：如果處理大數據量的過程可以并行執行，可以使用多線程來提高處理速度。但是要注意線程安全和同步問題。
增加內存：如果處理大數據量的過程確實需要大量內存，可以考慮增加計算機的內存。這樣可以提高處理速度，但可能會增加成本。
使用其他文件格式：如果Excel不是處理大數據量的最佳選擇，可以考慮使用其他文件格式，例如CSV或者數據庫。這些格式在處理大數據量時性能更好。
總之，處理大數據量時，需要根據具體情況選擇合適的策略。在C#中，可以使用流式處理庫、分批讀取和寫入數據、優化Excel文件結構、使用多線程等方法來提高MiniExcel的性能。
