如果使用Apollo Server在解析大数据时性能较慢，可以尝试以下解决方法：

1. 使用数据分页：将大数据分成多个小块进行处理，每次只返回一部分数据。这样可以减少单次查询的数据量，提高性能。

const resolvers = {
  Query: {
    largeData: (_, { page, pageSize }) => {
      // 根据page和pageSize计算出需要返回的数据范围
      const start = (page - 1) * pageSize;
      const end = start + pageSize;
      
      // 从数据库中获取[start, end]范围的数据
      const data = getDataFromDB(start, end);
      
      return data;
    }
  }
};

2. 使用数据缓存：将查询结果缓存起来，避免每次都重新计算。可以使用Redis或Memcached等缓存工具来实现。

const resolvers = {
  Query: {
    largeData: async (_, { page, pageSize }, { cache }) => {
      const cacheKey = `largeData-${page}-${pageSize}`;
      
      // 尝试从缓存中获取结果
      const cachedData = await cache.get(cacheKey);
      if (cachedData) {
        return cachedData;
      }
      
      // 从数据库中获取数据
      const start = (page - 1) * pageSize;
      const end = start + pageSize;
      const data = getDataFromDB(start, end);
      
      // 将结果存入缓存
      await cache.set(cacheKey, data);
      
      return data;
    }
  }
};

3. 使用数据加载器：数据加载器是一个中间件，可以将多个请求合并为一个批量查询，减少数据库查询次数，并提高性能。

const DataLoader = require('dataloader');

const batchGetFromDB = async (keys) => {
  // 根据传入的keys批量查询数据库
  // 返回一个与keys对应的数组
  return getDataFromDB(keys);
};

const resolvers = {
  Query: {
    largeData: async (_, { ids }) => {
      const dataLoader = new DataLoader(batchGetFromDB);
      
      // 使用数据加载器批量查询数据
      const data = await dataLoader.loadMany(ids);
      
      return data;
    }
  }
};

通过以上方法，可以提高Apollo Server在解析大数据时的性能。根据具体的需求和场景选择适合的方法。