在PHP和PostgreSQL中处理大数据量时，需要考虑性能、内存管理和查询优化等方面。以下是一些建议：
使用分页查询：当查询大量数据时，可以使用LIMIT和OFFSET子句进行分页查询，以减少每次查询返回的数据量。例如，每页显示100条记录，那么可以查询第1页的查询条件为LIMIT 100 OFFSET 0，查询第2页的查询条件为LIMIT 100 OFFSET 100，以此类推。
使用索引：为经常用于查询条件的列创建索引，以提高查询速度。在PostgreSQL中，可以使用CREATE INDEX语句创建索引。例如，为名为users的表中的email列创建索引，可以使用以下语句：
CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
优化查询：避免使用SELECT *，而是只选择需要的列。同时，尽量减少JOIN操作，特别是在大表上。可以考虑使用子查询或者临时表来优化查询。
使用批量操作：当需要插入、更新或删除大量数据时，可以使用批量操作来提高性能。例如，使用PHP的PDO扩展，可以通过循环多次执行INSERT、UPDATE或DELETE语句，而不是逐条执行。
调整PostgreSQL配置：根据服务器的硬件资源和应用需求，调整PostgreSQL的配置参数，如shared_buffers、work_mem、maintenance_work_mem等，以提高性能。
使用缓存：对于经常访问的数据，可以考虑使用缓存技术，如Redis或Memcached，将数据存储在内存中，以减少对数据库的访问。
考虑数据库分区：当单表的数据量非常大时，可以考虑使用数据库分区技术，将数据分散到多个物理子表中，以提高查询和管理性能。
监控和分析：定期监控数据库的性能指标，如查询延迟、磁盘I/O等，找出瓶颈并进行优化。可以使用PostgreSQL的内置工具，如pg_stat_statements、pgbench等，或者使用第三方工具，如Prometheus、Grafana等。