对一个20GB的文件进行排序是一个大任务，尤其是使用常规的桌面计算资源时。你需要考虑到很多因素，包括文件的类型、内存的大小、以及你希望达到的精确度。以下是几种不同的方法来处理这个问题：

1. **使用分布式排序系统**：

对于非常大的文件，可能需要利用分布式系统进行排序。这种系统可以在许多机器上分割文件，并分别对它们进行排序，然后将排序后的片段合并在一起。这种系统包括像Hadoop和Spark这样的工具。这些工具非常适合处理大数据集，可以有效地在多个节点上并行处理数据。

2. **使用外部排序算法**：

如果不需要完全的分布式系统，你可以使用外部排序算法来处理大文件。例如，你可以使用“分治法”来将大文件分割成多个小文件，分别对每个小文件进行排序，然后合并排序后的文件。这种方法的效率取决于你的内存大小和可用的计算资源。有许多支持这种策略的工具，例如Hadoop中的MapReduce等。

3. **考虑数据的存储方式**：

确保你使用的是合适的文件系统，因为文件系统能够显著影响数据访问和处理的速度。特别是，像Apache HBase或Google BigTable这样的分布式数据库系统通常更适合处理大量数据。

4. **使用数据库**：

如果你经常需要对大文件进行排序和查询操作，那么考虑将数据存储在数据库中可能是一个好主意。数据库管理系统通常具有内置的排序和查询功能，可以更有效地处理大量数据。

5. **使用专门的工具**：

有些工具专门为处理大文件而设计，如GNU Coreutils中的`sort`命令、Hadoop、Spark等。这些工具提供了更高效的处理大文件的方法。

在进行此任务时，还要考虑到几个注意事项：

* **内存大小**：处理大型文件的程序往往需要大量内存来加载和处理数据。因此，具有足够的RAM是很重要的。如果可能的话，尝试在有更多可用内存的服务器上执行任务。

* **精确度**：排序算法的选择也会影响任务的精确度和速度。有些算法可能会在大型数据集上表现得更好或更差。因此，选择最适合你需求的算法是很重要的。

* **备份和恢复**：在处理如此大的文件时，备份和恢复策略也是非常重要的。确保你有一种方法来恢复任何可能丢失的数据或防止任务失败。

总的来说，对一个20GB的文件进行排序是一个复杂的任务，需要适当的工具、策略和资源来有效地完成。根据你的具体需求和环境选择合适的策略是很重要的。