MyBatis执行大数据量的处理时，可以使用执行批量操作（executeBatch）来提高性能。以下是一些处理大数据量时的策略：
分批次处理：将大数据量分成多个小批次处理，避免一次性处理大量数据导致内存溢出或性能下降。
设置合适的批处理大小：根据实际情况设置合适的批处理大小，通常建议在100-1000之间。
使用JDBC批处理：在执行批处理时，可以使用JDBC的批处理功能，例如PreparedStatement的addBatch和executeBatch方法。
关闭自动提交：在执行批处理前，可以关闭自动提交，这样可以提高性能。
使用MyBatis的批处理功能：MyBatis也提供了批处理功能，可以在Mapper接口中使用@Options注解的useGeneratedKeys和keyProperty属性来指定批处理的方式。
使用批处理器：可以使用MyBatis提供的BatchExecutor批处理器来执行批处理操作，这样可以更加高效地处理大数据量。
总的来说，处理大数据量时，需要合理设置批处理大小、使用合适的批处理策略和工具，以提高性能和避免内存溢出等问题。