删除1.3亿行

要删除1.3亿行的数据，需要考虑到内存和性能方面的问题。以下是一种可能的解决方法：

1. 使用适当的编程语言和数据库技术。选择一种高效的编程语言，如Python或Java，并使用数据库技术（如MySQL或MongoDB）来处理大量的数据。

2. 分批次删除数据。将大数据集分成较小的批次进行删除，以避免内存溢出和性能下降。可以使用循环迭代处理每个批次。

3. 使用索引优化查询。在数据库中创建索引，以提高删除操作的性能。根据数据表的结构和查询需求，选择适当的字段创建索引。

下面是一个示例代码，展示了使用Python和MySQL进行分批次删除的方法：

import mysql.connector

# 连接到MySQL数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password',
                              host='localhost', database='mydatabase')
cursor = cnx.cursor()

# 每批次删除的行数
batch_size = 100000

# 总共需要删除的行数
total_rows = 130000000

# 计算需要迭代的批次数
num_batches = total_rows // batch_size

for i in range(num_batches):
    # 构建删除语句
    delete_query = "DELETE FROM mytable LIMIT %s" % batch_size
    
    # 执行删除语句
    cursor.execute(delete_query)
    
    # 提交事务
    cnx.commit()

# 关闭数据库连接
cursor.close()
cnx.close()

这段代码将每次删除10万行数据，总共执行1300次删除操作。请注意，这只是一个示例，具体的实现方式可能因所使用的数据库和编程语言而有所不同。请根据实际情况进行调整。