解决python读取几千万行的大表内存问题
Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。
如果用传统的方法，Python的内存会爆掉，传统的读取方式默认在内存里缓存下所有行然后再处理，内存容易溢出
解决的方法：
1）使用SSCursor(流式游标)，避免客户端占用大量内存。(这个cursor实际上没有缓存下来任何数据，它不会读取所有所有到内存中，它的做法是从储存块中读取记录，并且一条一条返回给你。)
2）使用迭代器而不用fetchall,即省内存又能很快拿到数据。
importMySQLdb.cursors
conn=MySQLdb.connect(host='ip地址',user='用户名',passwd='密码',db='数据库名',port=3306,
charset='utf8',cursorclass=MySQLdb.cursors.SSCursor)
cur=conn.cursor()
cur.execute("SELECT*FROMbigtable");
row=cur.fetchone()
whilerowisnotNone:
dosomething
row=cur.fetchone()
cur.close()
conn.close()
需要注意的是，
1、因为SSCursor是没有缓存的游标,结果集只要没取完，这个conn是不能再处理别的sql，包括另外生成一个cursor也不行的。
如果需要干别的，请另外再生成一个连接对象。
2、每次读取后处理数据要快，不能超过60s，否则mysql将会断开这次连接，也可以修改SETNET_WRITE_TIMEOUT=xx来增加超时间隔。
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