处理Oracle游标中的大数据量时，可以采取以下策略来优化性能和减少资源消耗：
- 使用分页查询：通过LIMIT和OFFSET子句进行分页查询，每次只返回部分数据。这可以减少单次查询的数据量，提高查询速度。
- 使用游标分页：在存储过程中使用游标分页，每次从数据库中检索一定数量的数据行，然后处理这些数据行。这样可以避免一次性加载大量数据到内存中，从而降低内存消耗。
- 使用批量处理：将大数据量的处理任务分解为多个小批次进行。每个批次处理一部分数据，这样可以减少单次处理的数据量，提高处理速度。
- 优化SQL查询：确保SQL查询语句高效且针对性强。避免使用子查询、全表扫描等低效操作，尽量使用索引、分区等技术来提高查询性能。
- 使用并行处理：如果服务器资源允许，可以考虑使用并行处理来加速数据处理任务。通过将任务分配给多个进程或线程同时执行，可以提高处理速度。
- 考虑使用分布式计算：对于特别大的数据集，可以考虑使用分布式计算框架（如Hadoop、Spark等）来处理。这些框架可以将任务分布到多个节点上进行并行处理，从而大大提高处理速度。
- 优化游标声明和使用：在声明游标时，可以使用OPEN FOR语句来限制每次从数据库中检索的数据行数。同时，在使用游标时，注意及时关闭游标以释放资源。
请注意，具体的优化策略取决于具体的应用场景和数据量大小。在实际应用中，建议根据测试和监控的结果来选择最合适的优化策略。