使用 SQLAlchemy 高效迭代大型 MySQL 表
处理大型数据集时，内存效率至关重要。对于对大量表子集的查询尤其如此，即使使用 SQLAlchemy 的内置生成器，也可能会耗尽内存资源。
尽管假设内置生成器可以智能地获取可管理的数据块，但有些用户可能会遇到内存问题。为了解决这个问题，他们求助于手动实现迭代器来以较小的批量获取数据。
但是，这种行为是非典型的。内存消耗过多的原因在于大多数DBAPI模块的底层实现。它们倾向于在获取行时完全缓冲行，从而导致整个结果集在到达 SQLAlchemy ORM 之前存储在内存中。
SQLAlchemy Query 在返回之前完全加载结果集的默认行为使这个问题变得更加复杂。向用户提供的对象。虽然这种方法对于涉及连接和急切加载的复杂查询是必要的，但对于需要考虑内存消耗的大型数据集来说，它可能会出现问题。
为了缓解此内存问题，SQLAlchemy 提供了一个名为 Yield_per() 的选项，该选项允许用户控制生成行的批次的大小。但是，这种方法仅适用于没有任何预加载的简单查询。此外，如果底层 DBAPI 仍然缓冲行，它可能无法完全缓解内存问题。
另一种可扩展性更好的方法是使用基于窗口函数的分页。该技术涉及识别代表要选择的表块的“窗口”值。通过为每个窗口发出单独的 SELECT 语句，用户可以以更易于管理的批次获取数据。
窗口函数方法特别有利，因为它避免了 LIMIT 查询中大 OFFSET 值导致的性能下降。它受到 PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server 等数据库的支持。
通过采用此技术，开发人员可以高效地迭代大型 MySQL 表，从而实现内存效率和性能优化。
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