117笔记问答对百万条数据进行计算需要考虑到内存的限制和计算的效率。以下是一些常见的处理方法：
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使用数据库：将数据存储在数据库中，然后使用SQL查询语句进行计算。数据库系统有优化的查询引擎，可以高效地处理大量数据。可以使用Java中的JDBC或者ORM框架来连接和操作数据库。
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使用分布式计算框架：如果数据量非常大，超过了单台机器的处理能力，可以考虑使用分布式计算框架，如Hadoop或Spark。这些框架可以将数据分布在多台机器上，然后并行计算。
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使用流式处理：如果数据是连续产生的，可以使用流式处理框架，如Apache Storm或Flink。这些框架可以对数据进行实时处理和分析，无需存储所有数据。
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使用内存数据结构：如果数据量不是非常大，可以将数据加载到内存中，使用内存数据结构进行计算，如数组、列表或哈希表。这样可以提高计算的速度，但需要考虑内存的限制。
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使用并行计算：如果计算可以并行进行，可以使用Java中的多线程或并发库，将计算任务分配给多个线程进行处理。使用线程池可以管理线程的创建和销毁，提高计算效率。
无论使用哪种方法，都需要考虑数据的分片和分批处理，避免一次性加载所有数据导致内存溢出或计算时间过长。可以根据实际情况选择合适的方法来处理百万条数据。