Ubuntu上的MariaDB处理大数据量时，可以采取以下几种策略来优化性能：
选择合适的数据类型可以减少存储空间的占用，提高查询效率。例如，使用整型代替字符型存储数字数据。
为经常被查询的列创建索引可以加快查询的速度。但要注意不要过度索引，会导致写操作变慢。
避免使用通配符查询，使用合适的连接方式，避免使用子查询等方法可以提高查询效率。
将大表分成多个小表，可以提高查询速度。
启用查询缓存可以缓存查询结果，提高查询速度。但要注意缓存失效的问题。
通过调整配置文件中的参数，如缓冲区大小、连接数等，可以优化数据库的性能。
定期执行OPTIMIZE TABLE命令可以优化表的性能。
通过复制和分片可以提高数据库的读写性能和可用性。
定期监控索引的使用情况和性能，根据实际情况进行调整和优化。
启用二进制日志（用于主从复制）和调整InnoDB缓冲池大小（建议为物理内存的50-70%）也是提高性能的有效方法。
当数据量大到内存无法一次装下时，可以考虑使用分块处理或结合Dask、Modin等库进行惰性计算和并行处理。
对于超大规模的数据聚合和过滤，利用数据库的查询优化器往往比手写的Python代码效率高得多。
通过上述方法，可以有效地提高MariaDB在Ubuntu上处理大数据量的性能，确保数据库运行更加高效和稳定。需要注意的是，不同的应用场景可能需要不同的优化策略，因此在进行优化时，应根据实际的业务需求和数据库负载情况进行调整。
