MySQL JDBC在处理大数据查询时可以采取以下策略来优化性能：
使用预编译语句（PreparedStatement）：预编译语句可以提高查询效率，因为它们只需要编译一次。然后，可以多次执行相同的预编译语句，而无需重新编译。这有助于减少数据库服务器的负担并提高查询速度。
分页查询（Pagination）：对于大量数据的查询，可以使用分页查询来减少每次查询返回的数据量。这可以通过使用LIMIT和OFFSET子句实现。例如，每页显示100条记录，要获取第2页的数据，可以使用以下查询：
String query = "SELECT * FROM your_table LIMIT 100 OFFSET 100";
结果集处理：在处理大量数据时，应尽量避免一次性将所有数据加载到内存中。可以使用流式处理（如使用ResultSet的next()方法）逐行读取结果集。这样可以减少内存占用并提高性能。
使用索引：为经常用于查询条件的列创建索引，可以大大提高查询速度。请注意，索引会增加写入操作的开销，因此需要权衡索引的优缺点。
优化查询语句：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。
调整MySQL配置：根据服务器的硬件资源和应用需求，调整MySQL的配置参数，如缓冲区大小、连接数等，以提高查询性能。
数据库分区：对于非常大的表，可以考虑使用数据库分区技术，将数据分散到多个物理存储上。这样可以提高查询速度并提高可扩展性。
考虑使用缓存：对于经常访问的数据，可以考虑使用缓存技术（如Redis）来存储查询结果。这样可以减少对数据库的访问次数并提高性能。
监控和分析查询性能：使用MySQL的慢查询日志和性能监控工具（如Percona Monitoring and Management）来识别和优化慢查询。
通过以上策略，可以在很大程度上提高MySQL JDBC在大数据查询中的性能。