如何使用 SQLAlchemy 高效地迭代大型 MySQL 表以避免記憶體問題？

使用 SQLAlchemy 高效迭代大型 MySQL 表

處理大型資料集時，記憶體效率至關重要。對於對大量表子集的查詢尤其如此，即使使用 SQLAlchemy 的內建產生器，也可能會耗盡記憶體資源。

儘管假設內建生成器可以智慧地取得可管理的資料區塊，但有些使用者可能會遇到記憶體問題。為了解決這個問題，他們求助於手動實作迭代器來以較小的批量獲取資料。

但是，這種行為是非典型的。記憶體消耗過多的原因在於大多數DBAPI模組的底層實作。它們傾向於在獲取行時完全緩衝行，從而導致整個結果集在到達 SQLAlchemy ORM 之前儲存在記憶體中。

SQLAlchemy Query 在傳回之前完全載入結果集的預設行為使這個問題變得更加複雜。提供給使用者的對象。雖然這種方法對於涉及連接和急切加載的複雜查詢是必要的，但對於需要考慮記憶體消耗的大型資料集來說，它可能會出現問題。

為了緩解此記憶體問題，SQLAlchemy 提供了一個名為 Yield_per() 的選項，該選項允許使用者控制生成行的批次的大小。但是，這種方法僅適用於沒有任何預先載入的簡單查詢。此外，如果底層 DBAPI 仍然緩衝行，它可能無法完全緩解記憶體問題。

另一種可擴展性較好的方法是使用基於視窗函數的分頁。該技術涉及識別代表要選擇的表塊的“視窗”值。透過為每個視窗發出單獨的 SELECT 語句，使用者可以以更易於管理的批次取得資料。

視窗函數方法特別有利，因為它避免了 LIMIT 查詢中大 OFFSET 值導致的效能下降。它受到 PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server 等資料庫的支援。

透過採用此技術，開發人員可以有效率地迭代大型 MySQL 表，從而實現記憶體效率和效能最佳化。

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