面对编程接单数据量大的情况，可以采取以下几种方法来优化程序的性能和内存使用：
使用合适的数据结构
选择合适的数据结构可以显著提高程序的性能。例如，使用HashMap、TreeMap等可以提高查找效率的数据结构。
分批处理
将大量数据分成多个小批次进行处理，避免一次性加载全部数据导致内存溢出。可以使用迭代器或者分页查询来实现。
流式处理
利用Java 8引入的Stream API进行流式处理，将大量数据分成多个流，并进行并行处理，提高程序的处理效率。
多线程
通过使用多线程来并行处理大量数据，可以有效地提高程序的处理速度。但需要注意线程安全性和资源竞争问题。
优化算法和查询
通过优化程序的算法和查询语句，减少不必要的计算和查询次数，提高程序的效率。
使用索引和缓存
对于经常被查询的数据，可以使用索引来加速查询操作。对于计算量较大的结果，可以使用缓存来存储已经计算过的结果，避免重复计算。
内存管理
合理管理内存使用，及时释放不再使用的对象，避免内存泄漏和过多的垃圾回收操作。
数据库优化
如果数据存储在数据库中，可以通过优化数据库的表结构、索引和查询语句等方式来提高查询效率。
分库分表
对于非常大的数据量，可以考虑分库分表，将数据分散到多个数据库或表中，以提高查询和写入的效率。
使用缓存框架
可以使用如Redis、Ehcache、Memcache等缓存框架，将频繁访问的数据缓存起来，减少对数据库的直接访问。
数据压缩
使用压缩算法来减少数据存储和传输的成本。
并行计算
利用多核处理器、分布式计算和图形处理器等进行并行计算，加速数据处理过程。
数据可视化
通过可视化工具来帮助理解和分析大规模数据集，提高工作效率。
通过综合运用上述方法，可以有效地处理编程接单中的大数据量问题，提高程序的性能和效率。