將 fetchall() 與 MySQLDB SSCursor 結合使用對於大型資料集實際上有效嗎？

高效利用MySQLDB SSCursor 處理大型結果集

當處理涉及數十萬或更多行的龐大結果集時，高效的記憶體管理變得至關重要至關重要的。因此，MySQLDB SScursor（串流選擇遊標）成為最小化記憶體消耗的合適工具。

使用基礎遊標的Fetchall() 與SSCursor 之間的區別

與普遍看法相反，從SScursor 執行fetchall() 比從基本遊標執行fetchall()消耗更多記憶體。這是因為 SScursor 會以區塊的形式從伺服器增量取得結果，而 fetchall() 會將整個結果集下載到記憶體中。因此，對於記憶體受限的場景，使用 fetchall() 變得違反直覺。

使用SSCursor 迭代結果

高效地逐行流式傳輸來自SScursor 的結果-基於行，採用以下方法：

<code class="python">import MySQLdb.cursors
connection=MySQLdb.connect(
    host="thehost",user="theuser",
    passwd="thepassword",db="thedb",
    cursorclass = MySQLdb.cursors.SSCursor)

cursor=connection.cursor()
cursor.execute(query)

for row in cursor:
    print(row)</code>

此方法迭代結果集，而不將整個內容儲存在記憶體中，消耗最少的資源。

其他最佳化

• 透過指定 WHERE 子句或使用 LIMIT 來限制結果集大小。
• 盡可能使用伺服器端遊標。
• 使用批次擷取來分組處理結果。
• 考慮替代資料庫引擎，例如 MariaDB 的 MyRocks，它可以有效地處理大型結果集。

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