将 fetchall() 与 MySQLDB SSCursor 结合使用对于大型数据集实际上有效吗？

高效利用 MySQLDB SSCursor 处理大型结果集

当处理涉及数十万或更多行的庞大结果集时，高效的内存管理变得至关重要至关重要的。因此，MySQLDB SScursor（流式选择游标）成为最小化内存消耗的合适工具。

使用基础游标的 Fetchall() 与 SSCursor 之间的区别

与普遍看法相反，从 SScursor 执行 fetchall() 比从基本游标执行 fetchall() 消耗更多内存。这是因为 SScursor 会以块的形式从服务器增量获取结果，而 fetchall() 将整个结果集下载到内存中。因此，对于内存受限的场景，使用 fetchall() 变得违反直觉。

使用 SSCursor 迭代结果

高效地逐行流式传输来自 SScursor 的结果 -基于行，采用以下方法：

<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>

此方法迭代结果集，而不将整个内容存储在内存中，消耗最少的资源。

其他优化

• 通过指定 WHERE 子句或使用 LIMIT 来限制结果集大小。
• 尽可能使用服务器端游标。
• 使用批量提取来分组处理结果。
• 考虑替代数据库引擎，例如 MariaDB 的 MyRocks，它可以有效地处理大型结果集。

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