解决mysqldb查询大量数据导致内存使用过高的问题

本文介绍了一种在处理大量MySQL查询结果时优化内存使用的方案。通过使用SSCursor光标代替普通光标,可以避免一次性加载所有数据到客户端内存中,从而有效减少内存消耗。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.源代码
connection=MySQLdb.connect(
    host="thehost",user="theuser",
    passwd="thepassword",db="thedb")
cursor=connection.cursor()
cursor.execute(query)
for row in cursor.fetchall():
    print(row)
2.问题
普通的操作无论是fetchall()还是fetchone()都是先将数据载入到本地再进行计算,大量的数据会导致内存资源消耗光。解决办法是使用SSCurosr光标来处理。


3.优化后的代码  
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)

参考文档:http://mysql-python.sourceforge.net/MySQLdb.html#

关键段落截取:
BaseCursor
The base class for Cursor objects. This does not raise Warnings.
CursorStoreResultMixIn
Causes the Cursor to use the mysql_store_result() function to get the query result. The entire result set is stored on the client side.
CursorUseResultMixIn
Causes the cursor to use the mysql_use_result() function to get the query result. The result set is stored on the server side and is transferred row by row using fetch operations.
CursorTupleRowsMixIn
Causes the cursor to return rows as a tuple of the column values.

CursorDictRowsMixIn

Causes the cursor to return rows as a dictionary, where the keys are column names and the values are column values. Note that if the column names are not unique, i.e., you are selecting from two tables that share column names, some of them will be rewritten as table.column. This can be avoided by using the SQL ASkeyword. (This is yet-another reason not to use * in SQL queries, particularly where JOIN is involved.)
Cursor
The default cursor class. This class is composed of CursorWarningMixInCursorStoreResultMixInCursorTupleRowsMixIn, and BaseCursor, i.e. it raises Warning, usesmysql_store_result(), and returns rows as tuples.
DictCursor
Like Cursor except it returns rows as dictionaries.
SSCursor
A "server-side" cursor. Like Cursor but uses CursorUseResultMixIn. Use only if you are dealing with potentially large result sets.
SSDictCursor
Like SSCursor except it returns rows as dictionaries.



在Python中处理数据库表时,内存溢出是一个常见的问题。为了优化内存使用并避免这一问题,可以采用流式游标SSCursor和迭代器技术。首先,使用MySQLdb库中的SSCursor可以按需逐条读取数据,而不是一次性加载所有数据到内存。通过设置`cursorclass=MySQLdb.cursors.SSCursor`,可以创建一个流式游标实例,这种方式显著减少了内存占用。其次,利用迭代器,比如`fetchone()`方法,可以逐条处理数据,这样可以更好地控制内存的使用量。示例代码展示了如何结合使用SSCursor和迭代器来逐行读取并处理数据。这种方法特别适合于数据量极的表,因为它避免了大量数据同时加载到内存中所带来的压力。 参考资源链接:[Python处理数据:流式游标与迭代器优化内存使用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64534476fcc539136804318f) 为了更深入地理解如何在实际项目中应用这些技术,推荐阅读《Python处理数据:流式游标与迭代器优化内存使用》一书。这本书深入探讨了Python在处理规模数据时遇到的内存问题,并提供了实用的技术和策略来优化内存使用。读者将了解到如何在实际场景中应用SSCursor和迭代器来处理数千万行的数据,同时避免内存溢出的风险。通过学习这本书,你可以掌握更多的内存管理技巧,以及如何结合数据库连接和Python的其他内存优化方法,最终编写出既能处理大量数据又不会导致内存溢出的效代码。 参考资源链接:[Python处理数据:流式游标与迭代器优化内存使用](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/64534476fcc539136804318f)
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