提高DiffKit性能可以通过以下几种方式实现：

1. 优化数据库查询：

   • 确保输入数据源的数据库查询经过优化。使用索引、合理的查询条件，以及尽量减少返回的数据量，以降低数据库处理的时间。

2. 分区比较：

   • 如果要比较的大数据集过于庞大，可以将其分成较小的分区进行比较。分批处理数据可以减少内存占用，并加快处理速度。

3. 增加内存使用：

   • 调整运行DiffKit的机器的内存配置，特别是Java虚拟机（JVM）的内存设置。通过增加可用的堆内存，DiffKit可以同时处理更多的数据。

4. 并行处理：

   • 利用并行处理或分布式计算框架（如Apache Spark），在多线程或多个节点上同时运行多个DiffKit实例，提高比较的速度。

5. 使用更高效的差异算法：

   • 选择适合数据特点的差异算法或调整DiffKit配置，以达到更高的比较效率。在某些情况下，简化比较逻辑或减少比较字段也可以提高性能。

通过这些方式，可以有效改善DiffKit在处理大规模数据比较时的性能表现。