Mybatis 是一个优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。当处理大数据量时，我们需要考虑性能优化和内存管理。以下是一些建议来处理大数据量：
分页查询：使用 Mybatis 的分页插件（如 PageHelper）进行分页查询。这样可以避免一次性加载大量数据，从而提高性能。
选择性查询：尽量只查询需要的字段，而不是使用 SELECT *。这样可以减少数据传输量，提高查询速度。
索引优化：为经常用于查询条件的字段创建索引，以提高查询速度。但请注意，过多的索引可能会影响插入和更新操作的性能。
缓存：对于不经常变动的数据，可以使用缓存（如 Redis）来存储，从而减少对数据库的访问。
数据库优化：根据实际情况调整数据库配置，如增加缓冲池大小、调整查询缓存等，以提高数据库性能。
批量操作：对于需要插入、更新或删除大量数据的情况，可以使用 Mybatis 的批量操作功能，从而减少数据库交互次数。
异步处理：对于耗时较长的操作，可以考虑使用异步处理，以提高系统响应速度。
代码优化：避免在循环中执行数据库操作，尽量将操作放在循环外。同时，减少不必要的对象创建和内存分配。
分析性能瓶颈：使用数据库性能分析工具（如 MySQL 的慢查询日志）找出性能瓶颈，针对性地进行优化。
考虑使用分布式数据库：当单台数据库服务器无法满足性能需求时，可以考虑使用分布式数据库（如 MySQL 集群、分库分表等）来提高性能。