解决内存问题的方法取决于具体的情况和代码实现。以下是一些常见的解决方法：

1. 减少内存使用：检查代码中是否有不必要的数据加载、缓存或计算。优化代码以减少内存使用量。

2. 优化数据模型：对于Firestore，可以优化数据模型以减少读取或写入的数据量。例如，使用子集或链接文档来减少数据的嵌套层级。

3. 批量操作：对于批量操作，例如批量写入或批量查询数据，可以使用适当的技术来减少内存使用。例如，对于批量写入，可以使用批量写入操作来减少网络传输和内存使用。

4. 分页查询：对于大量数据的查询，可以使用分页查询来限制每次查询返回的结果数量，从而减少内存使用。

5. 使用索引：对于Firestore查询，使用适当的索引可以提高查询性能，并减少内存使用。

以下是一个使用Firestore的内存优化示例：

from google.cloud import firestore

def query_large_data():
    db = firestore.Client()
    # 查询数据，限制每次返回的结果数量
    query = db.collection('large_collection').limit(1000)

    # 处理分页查询
    while True:
        docs = query.stream()
        for doc in docs:
            # 处理数据
            process_data(doc)

        # 检查是否还有更多数据
        if len(docs) < 1000:
            break
        last_doc = docs[-1]
        query = query.start_after(last_doc)

def process_data(doc):
    # 处理数据的逻辑
    pass

在上面的示例中，我们使用了分页查询来限制每次返回的结果数量，从而减少内存使用。在处理每个文档时，可以根据实际的业务逻辑进行相应的处理。

请注意，上述示例中的代码是使用Python编写的，如果您使用的是其他编程语言，代码实现可能会有所不同。