在Java中，有多种方法可以实现高效的检索。以下是一些建议：
使用合适的数据结构：根据你的需求选择合适的数据结构，例如ArrayList、LinkedList、HashSet、HashMap、TreeMap等。这些数据结构在不同的场景下有不同的性能表现。
使用哈希表（HashMap）：哈希表提供了快速的插入、删除和查找操作。时间复杂度为O(1)。当需要对大量数据进行高效检索时，可以考虑使用HashMap。
使用树结构（例如TreeMap或TreeSet）：当需要对数据进行排序或者需要查找范围内的元素时，可以使用树结构。这些数据结构的时间复杂度为O(log n)。
使用索引：如果你的数据存储在文件或数据库中，可以考虑使用索引来加速检索。索引可以帮助你快速定位到目标数据所在的位置。
分治策略：当数据量非常大时，可以考虑使用分治策略将数据分成多个部分，然后在每个部分上进行检索。这样可以减少检索时间。
使用并发编程：如果你的应用程序需要处理大量的并发请求，可以考虑使用多线程或并发编程技术来提高检索性能。例如，可以使用Java的ExecutorService、ForkJoinPool等类来实现并发检索。
使用缓存：如果你的应用程序需要频繁地访问相同的数据，可以考虑使用缓存技术来存储这些数据。这样可以减少对底层数据存储的访问次数，从而提高检索性能。Java中可以使用第三方缓存库，如EhCache、Guava Cache等。
优化算法：在实现检索功能时，选择合适的算法也非常重要。不同的算法在不同的场景下可能有不同的性能表现。在实现检索功能时，可以考虑使用已经被证明性能较好的算法，如二分查找、归并排序等。
使用专业的搜索引擎：如果你的应用程序需要对大量文本数据进行全文检索，可以考虑使用专业的搜索引擎，如Elasticsearch、Apache Solr等。这些搜索引擎提供了高效的检索功能，并且支持多种查询语言和高级搜索功能。
性能调优：在实现检索功能后，可以通过性能调优来进一步提高性能。这包括代码优化、JVM参数调优、硬件升级等。在进行性能调优时，可以使用Java的性能分析工具，如VisualVM、JProfiler等，来帮助识别性能瓶颈。