如何优化这段代码使其能处理更大的文本数据？

如果你需要处理非常大的文本数据，可以考虑对代码进行以下优化：

1. 使用生成器表达式而不是列表推导：对于大型数据集，一次性创建一个完整的列表可能会消耗大量内存。使用生成器表达式 `cleaned_string = (c.lower() for c in input_string if c.isalnum())` 可以逐个生成清理后的字符，节省内存。

2. 使用内置的collections模块：`collections.Counter` 类可以方便地计算元素出现的频率，它底层实现比自定义字典更高效。将计数过程交由Counter完成，可以简化代码并提高性能。

from collections import Counter

def count_chars_optimized(input_string):
    cleaned_string = ''.join(c.lower() for c in input_string if c.isalnum())
    char_count = Counter(cleaned_string)
    sorted_char_count = sorted(char_count.items(), key=lambda x: x[1])

    return sorted_char_count

3. 分块读取输入：如果文本文件非常大，可以一次只读取一部分内容，而不是一次性加载整个文件。这可以通过逐行读取文件或使用迭代器函数如 `itertools.islice()` 来实现。

结合以上优化，你的代码将能够更好地处理大规模的文本数据而不会导致内存溢出。