Você está certo, a memória primária (RAM) tem uma capacidade relativamente limitada em comparação com a grande quantidade de dados de dados que podem processar. Isso é possível devido a uma combinação de fatores:

1. Armazenamento secundário: A memória primária (RAM) atua como uma área de retenção temporária para dados ativamente usados ​​pela CPU. No entanto, os computadores dependem de dispositivos de armazenamento secundários, como discos rígidos, SSDs e armazenamento em nuvem para manter a maior parte dos dados. Esses dados são transferidos para a RAM em pedaços menores, conforme necessário.

2. Memória virtual: Os sistemas operacionais usam a memória virtual para estender o tamanho efetivo da RAM. Isso envolve o uso do espaço do disco rígido como uma área de armazenamento temporária para dados usados ​​com menos frequência. O sistema operacional troca constantemente os dados entre RAM e disco rígido, dando a ilusão de ter mais RAM do que o fisicamente disponível.

3. Compressão de dados: Muitos formatos de dados usam algoritmos de compactação para reduzir o tamanho dos arquivos. Isso permite que quantidades maiores de dados sejam armazenadas e processadas na RAM limitada.

4. Algoritmos eficientes: Os desenvolvedores e pesquisadores de software melhoram constantemente os algoritmos para processar dados com mais eficiência. Esses algoritmos reduzem a quantidade de dados que precisam ser armazenados na RAM a qualquer momento.

5. Processamento paralelo: Os computadores modernos usam vários núcleos de processamento ou mesmo unidades de processamento de gráficos inteiras (GPUs) para executar cálculos simultaneamente. Esse paralelismo permite que eles trabalhem em conjuntos de dados maiores sem depender apenas da RAM.

6. Streaming de dados: Muitos aplicativos foram projetados para processar dados "na mosca", em vez de carregar todo o conjunto de dados na memória. Os dados são processados ​​conforme recebido, o que reduz os requisitos de RAM.

em resumo: Embora a RAM seja limitada, os computadores utilizam uma combinação de armazenamento secundário, memória virtual, compactação, algoritmos eficientes, processamento paralelo e técnicas de streaming para lidar com grandes quantidades de dados. Isso permite que eles trabalhem com conjuntos de dados muito maiores do que o que poderia se encaixar fisicamente em sua memória primária.