我有一个〜10M记录的MySQL表，可以使用SqlAlchemy进行交互。我发现对这个表的大子集的查询将消耗过多的内存，即使我以为我使用的是内置生成器，它可以智能地获取数据集的一口大小的块：
for thing in session.query(Things): analyze(thing)
为了避免这种情况，我发现我必须构建自己的迭代器，该迭代器会分块地进行处理：
lastThingID = None while True: things = query.filter(Thing.id < lastThingID).limit(querySize).all() if not rows or len(rows) == 0: break for thing in things: lastThingID = row.id analyze(thing)
这是正常的还是关于SA内置发电机我缺少什么？
这个问题的答案似乎表明内存消耗是不希望的。
大多数DBAPI实现在获取行时都会完全缓冲行-因此通常，在SQLAlchemy ORM甚至没有保留一个结果之前，整个结果集就在内存中。
但是，有效的方法Query是在返回对象之前默认情况下完全加载给定的结果集。这里的基本原理涉及的查询不仅仅是简单的SELECT语句。例如，在连接到可能在一个结果集中多次返回相同对象标识的其他表中（与急切加载相同），完整的行集需要存储在内存中，以便可以返回正确的结果，否则返回集合。可能只是部分填充。
Query
因此Query提供了通过更改此行为的选项yield_per()。此调用将导致Query批量生成行，并在其中指定批量大小。正如文档所述，这仅在您不进行任何急切加载集合的情况下才是合适的，因此基本上是您真的知道自己在做什么。同样，如果底层的DBAPI预缓冲行，则仍然会有内存开销，因此该方法的伸缩性仅比不使用它更好。
yield_per()
我很少用过yield_per(); 相反，我使用了您上面建议的使用窗口函数的LIMIT方法的更好版本。LIMIT和OFFSET存在一个巨大的问题，即非常大的OFFSET值会导致查询变得越来越慢，因为N的OFFSET会使查询分页N行- 就像执行相同的查询而不是一次，每次查询50次行数越来越大。使用窗口函数方法，我预取了一组“窗口”值，这些值引用了我要选择的表的块。然后，我发出单独的SELECT语句，每个语句一次从这些窗口之一中提取。
窗口函数方法在Wiki上，我使用它非常成功。
另请注意：并非所有数据库都支持窗口功能。您需要Postgresql，Oracle或SQL Server。恕我直言，至少使用Postgresql绝对值得- 如果您使用的是关系数据库，则最好使用最佳数据库。
