当处理大数据量时，使用LIMIT分页可能会导致性能问题和内存不足。以下是一些建议来优化LIMIT分页处理大数据量的方法：
选择合适的索引：确保查询中涉及到的列都已经建立了索引，这样可以加快查询速度。同时，避免在WHERE子句中使用复杂的计算和函数，这会导致索引失效。
分区表：如果数据量非常大，可以考虑对表进行分区。这样，查询只需要扫描相关的分区，而不是整个表。分区可以根据数据的访问模式进行优化，例如按照时间范围进行分区。
使用游标分页：游标分页是一种更为高效的分页方法，它不会一次性查询所有数据，而是每次只查询一部分数据。这样可以减少内存的使用和查询时间。游标分页通常使用游标（Cursor）来实现，例如MySQL中的LIMIT和OFFSET关键字。
使用延迟关联：在查询中，可以先查询出主键（或其他唯一标识列），然后再根据主键进行关联。这样可以减少JOIN操作的数据量，提高查询速度。
使用缓存：如果查询结果不经常变化，可以考虑将查询结果缓存起来。这样，对于相同的查询请求，可以直接从缓存中获取结果，而不需要再次查询数据库。
优化查询语句：避免使用SELECT *，而是只查询需要的列。这样可以减少数据传输量和内存使用。同时，尽量减少子查询和临时表的使用，这些都会增加查询的复杂性和执行时间。
调整数据库配置：根据服务器的硬件资源和查询需求，调整数据库的配置参数，例如缓冲区大小、连接数等。这样可以提高数据库的性能和稳定性。
考虑使用分布式数据库：如果单个数据库服务器无法满足查询需求，可以考虑使用分布式数据库。分布式数据库可以将数据分散在多个服务器上，从而提高查询速度和存储容量。
总之，处理大数据量时，需要从多个方面进行优化，以提高查询性能和稳定性。