处理大数据量的JSON对象时，可以采用以下几种方法：
分块处理（Chunking）：将大的JSON对象分成较小的块进行处理。这可以通过将JSON字符串按行或按其他规则分割成多个子字符串来实现。然后逐个处理这些子字符串，将它们解析为JSON对象，并对这些对象执行相应的操作。最后，可以将处理后的对象合并起来。
流式处理（Streaming）：使用流式解析器（如Python的ijson库或Node.js的JSONStream库）逐个处理JSON对象。这些解析器允许在解析过程中处理数据，而不是一次性将整个JSON对象加载到内存中。这对于处理大量数据非常有用，因为它可以降低内存使用量。
并行处理（Parallelism）：利用多核处理器或分布式计算资源并行处理JSON对象。可以将数据分成多个部分，并在不同的处理器或计算节点上同时处理这些部分。这可以显著提高处理速度。
索引和查询优化：为JSON对象创建索引以提高查询性能。例如，可以使用Elasticsearch等搜索引擎对JSON对象进行索引，然后通过查询关键字快速检索相关数据。这可以减少查询时间并提高处理效率。
数据压缩：在存储和传输JSON对象时，可以使用数据压缩技术（如Gzip或Brotli）减小数据大小。这可以减少磁盘空间占用和网络传输时间。
内存管理：在处理大型JSON对象时，注意内存管理，避免内存泄漏。可以使用诸如Python的垃圾回收机制或Node.js的内存管理工具来监控和管理内存使用情况。