上述生成的代码优化一下，使其在list数量大批量情况下运行速度快

为了在大批量情况下提高代码的运行速度，可以对上述代码进行一些优化。以下是一些可能的优化点：

1. 使用批量插入和批量更新的方式来减少数据库操作次数。可以使用MyBatis的`batchInsert`和`batchUpdate`方法来实现批量操作。

@Mapper
public interface YourEntityMapper {
    void batchInsert(List<YourEntity> list);
    void batchUpdate(List<YourEntity> list);
}

2. 将数据库操作放在一个事务中，以减少事务的开销。在Service类的方法上添加`@Transactional`注解。

@Service
@Transactional
public class YourEntityService {
    @Autowired
    private YourEntityMapper entityMapper;

    public void insertOrUpdate(List<YourEntity> list) {
        List<YourEntity> insertList = new ArrayList<>();
        List<YourEntity> updateList = new ArrayList<>();

        for (YourEntity entity : list) {
            YourEntity existingEntity = entityMapper.findById(entity.getId());
            if (existingEntity == null) {
                insertList.add(entity);
            } else {
                updateList.add(entity);
            }
        }

        if (!insertList.isEmpty()) {
            entityMapper.batchInsert(insertList);
        }

        if (!updateList.isEmpty()) {
            entityMapper.batchUpdate(updateList);
        }
    }
}

3. 使用线程池来并行处理大批量数据。可以使用Java的线程池来并行处理插入和更新操作，从而提高处理速度。

@Service
@Transactional
public class YourEntityService {
    @Autowired
    private YourEntityMapper entityMapper;

    @Async
    public void insertOrUpdate(List<YourEntity> list) {
        List<YourEntity> insertList = new ArrayList<>();
        List<YourEntity> updateList = new ArrayList<>();

        for (YourEntity entity : list) {
            YourEntity existingEntity = entityMapper.findById(entity.getId());
            if (existingEntity == null) {
                insertList.add(entity);
            } else {
                updateList.add(entity);
            }
        }

        if (!insertList.isEmpty()) {
            entityMapper.batchInsert(insertList);
        }

        if (!updateList.isEmpty()) {
            entityMapper.batchUpdate(updateList);
        }
    }
}

请注意，使用线程池来并行处理操作时，需要确保线程安全性，并避免数据库的并发冲突。你可以根据具体情况进行调整，选择合适的线程池大小和并行度。

通过上述优化，可以显著提高代码在大批量情况下的运行速度。但请注意，在优化代码时需要综合考虑系统的硬件配置、数据库性能以及具体业务需求，以找到最佳的优化方案。