处理200万行数据是一个挑战性的任务，因此选择一款高效的软件至关重要。以下是一些建议，帮助您在处理大规模数据集时做出明智的选择：
1. 数据库管理系统（DBMS）：选择合适的DBMS是处理大规模数据集的关键。根据您的具体需求，您可以选择关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL、Oracle等）或非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra等）。这些数据库提供了强大的查询优化、索引和缓存功能，可以帮助您更高效地处理大量数据。
2. 数据处理工具：为了提高数据处理效率，您可以考虑使用Apache Spark等大数据处理框架。这些框架可以处理大规模数据集，并提供分布式计算能力，使您能够轻松地对数据进行聚合、转换和分析。此外，您还可以考虑使用Pandas等Python库来处理数据，这些库具有简洁的语法和丰富的数据处理功能。
3. 数据清洗工具：在处理大规模数据之前，确保数据质量是非常重要的。您可以使用像Pandas这样的数据清洗工具来执行各种数据预处理任务，如缺失值填充、异常值检测和处理等。这些工具可以帮助您确保数据的准确性和完整性，从而提高后续分析的准确性。
4. 数据存储选择：根据数据的规模和访问模式，选择合适的数据存储方案也非常重要。对于大规模数据集，您可以考虑使用分布式文件系统（如HDFS、HBase等）来存储数据，这些系统可以有效地支持大规模数据的存储和访问。此外，您还可以考虑使用云存储服务（如Amazon S3、Google Cloud Storage等），这些服务提供了高可用性和可扩展性，可以满足大规模数据的存储需求。
5. 性能优化：为了提高数据处理速度，您需要关注代码的性能优化。通过使用合适的算法和技术，您可以减少数据处理所需的时间。例如，使用并行计算技术（如MapReduce、Spark等）可以加快数据处理速度。此外，您还可以考虑使用缓存技术（如Redis、Memcached等）来提高数据访问的速度。
6. 监控与调试：在处理大规模数据时，定期监控和调试代码性能是非常重要的。通过使用性能监控工具（如New Relic、AppDynamics等），您可以实时监控代码的性能指标，及时发现并解决问题。此外，您还可以使用日志记录工具（如ELK Stack等）来收集和分析代码运行过程中产生的日志信息，以帮助您更好地理解代码运行情况并优化性能。
总之，处理200万行数据需要一个综合的方法，包括选择合适的软件、优化数据处理流程、关注性能优化和监控等方面。通过综合考虑这些因素，您可以选择一款合适的软件来处理大规模数据集，从而提高数据处理的效率和准确性。
