在ASP.NET中使用MySQL处理大数据量时，可以采取以下策略来优化性能：

分页查询：当从数据库中检索大量数据时，可以使用分页查询来减少每次查询的数据量。这可以通过使用LIMIT和OFFSET关键字实现，或者在查询中使用ROW_NUMBER()窗口函数进行分页。

使用索引：为经常用于查询条件的列创建索引，可以显著提高查询速度。确保在JOIN操作中的关联列也创建了索引。

优化查询语句：避免使用SELECT *，而是只选择需要的列。尽量减少子查询和临时表的使用，因为它们可能会降低查询性能。使用EXISTS而不是COUNT()来检查记录是否存在，因为EXISTS在找到第一个匹配项时就会停止搜索。

使用缓存：对于不经常变化的数据，可以使用缓存机制（如Redis或Memcached）来存储查询结果，以减少对数据库的请求。

数据压缩：在将数据发送到客户端之前，可以使用GZIP等压缩算法来减小数据传输的大小。

异步处理：对于耗时的操作，可以使用异步编程模式来避免阻塞主线程，从而提高应用程序的响应能力。

数据库优化：定期对MySQL数据库进行优化，如整理碎片、更新统计信息等，以保持数据库的高性能。

使用连接池：通过使用连接池来管理数据库连接，可以减少连接建立和关闭的开销，提高数据库访问效率。

批处理操作：当需要执行大量插入、更新或删除操作时，可以使用批处理来减少与数据库的交互次数。

考虑使用分布式数据库：如果数据量非常大，可以考虑使用分布式数据库解决方案，如MySQL Cluster或使用负载均衡器将请求分发到多个数据库服务器。