Python mysql.connector取影响数据库行数报MemoryError解决方法

最新推荐文章于 2025-07-22 21:06:19 发布

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#pymysql #mysql.connector #fetchall #sscursor

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本文详细探讨了在使用Python从数据库下载大量数据时遇到MemoryError的问题。通过对比mysql.connector和pymysql库，介绍了如何优化affectedrows的获取，以及采用流式查询避免内存溢出的解决方案。

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前文

同事反馈执行下载sql时返回500异常，上日志查看报了MemoryError，报错如下图：
在这里插入图片描述赶紧查了下系统的内存可用，发现只有200M可用，当下载行数超过5w行就GG了，查看报错发现在cursor.fetchall()出错，google了才知道cursor.fetchall()和cursor.fetchone()都是先从数据库读取到内存中，然后再返回，结果就造成MemoryError。

解决cursor.fetchall()

首先解释下fetchall()取得数据是为了什么，实际上一开始只是为了取affected rows，也就是执行数据库所影响的行数，因为这个需求是先取得影响行数，然后跑工单，审批通过后才能下载。一开始也没想到后面需要下载几万条或者以上的数据，所以并没有针对取影响行数进行优化，另一方面python连接数据库用的是mysql.connector，这个是mysql官方推介的连接python库，结果并没有能直接获取affected rows的方法，查了官网，解释如下：
在这里插入图片描述
标红框的说明如果不进行fetch操作，则无法获取rowcount，这个就比较尴尬了，而且网上普遍对pymysql的支持偏多，并且pymysql提供了affected_rows=cursor.execute(sql)就能返回影响行数，简直不要太友好，最后重写了mysql.connector的类，当然报了一系列错，不过跟着提示都能完成，这边就提个，mysql的连接游标分为两种形式，默认是取出的数据为元祖，另一种是取出的数据为字典，那一般为了项目取数据方便，用的是字典的方式，下面是mysql.connector和pymysql的写法：

pymysql：
	conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
mysql.connector:
	conn.cursor(dictionary=True)

ok，affected rows用execute就能拿到，就避免了fetchall来取得，但是真正要下载的时候还是绕不过去。查找网上的解决方法，普遍推介用流式查询避免MemoryError，那基本代码如下：

import pymysql
#config 即是host、port、user、pass、database
conn = pymysql.connect(**config)
cur = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
cur.execute("sql");
row = cur.fetchone()
while row is not None:
    do something...
    row = cur.fetchone()
 
cur.close()
conn.close(

标准代码如上，那流式查询的好处是：

非流式查询：内存会随着查询记录的增长而近乎直线增长。
流式查询：内存会保持稳定，不会随着记录的增长而增长。其内存大小取决于批处理大小

最后我也是用了该查询来完成下载，但是因为下载本身用到了StreamingHttpResponse和yield来搭配下载，导致上述代码中的do something很不好处理，不过万幸还是处理好了，这个待下次分享用python来下载数据库的数据并转化成txt、csv、excel时再一并分享，这边就暂时说到这，谢谢观看。