在C#中处理大数据量时，MiniExcel可能会遇到性能问题。为了解决这个问题，可以采取以下几种策略：
分批读取和写入数据：避免一次性加载所有数据到内存中，而是分批读取和写入数据。可以使用yield return关键字或者StreamReader和StreamWriter类来实现。
使用流式处理库：有一些流式处理库可以帮助处理大数据量，例如EPPlus和SpreadsheetGear。这些库在处理大数据量时性能更好，因为它们采用了流式读取和写入的方式。
优化Excel文件结构：避免在Excel文件中存储大量数据，可以将数据拆分到多个工作表或者多个文件中。这样可以减少单个文件的大小，提高处理速度。
使用多线程：如果处理大数据量的过程可以并行执行，可以使用多线程来提高处理速度。但是要注意线程安全和同步问题。
增加内存：如果处理大数据量的过程确实需要大量内存，可以考虑增加计算机的内存。这样可以提高处理速度，但可能会增加成本。
使用其他文件格式：如果Excel不是处理大数据量的最佳选择，可以考虑使用其他文件格式，例如CSV或者数据库。这些格式在处理大数据量时性能更好。
总之，处理大数据量时，需要根据具体情况选择合适的策略。在C#中，可以使用流式处理库、分批读取和写入数据、优化Excel文件结构、使用多线程等方法来提高MiniExcel的性能。