Python异步数据库批量读写的核心是避免I/O阻塞事件循环，关键在于使用原生异步驱动（如asyncpg、aiomysql）、连接池、流式分批读取（fetchmany/iter_all）和批量写入（executemany/多值INSERT），并用线程池处理CPU密集操作。
Python异步脚本做数据库批量读写，核心不是“用async/await”，而是让I/O不卡住事件循环——关键在连接池、批处理和避免同步阻塞操作。
同步库（如sqlite3、pymysql）不能直接扔进async def里用，会阻塞整个协程。必须选原生异步驱动：
连接池是刚需——每次新建连接开销大，且异步连接池能复用连接、控制并发上限。例如 asyncpg.create_pool 支持 min_size 和 max_size 参数，避免连接数爆炸。
查几万行数据时，别用 fetchall() 一次性加载到内存，容易 OOM。应分批获取 + 异步处理：
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写入效率瓶颈常在往返次数。不要这样写：
for row in data:
await conn.execute("INSERT ...", row)而要：
常见陷阱：
基本上就这些。异步不是银弹，但搭配合理批处理和连接管理，QPS 提升 3–10 倍很常见。
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