关键在SQL设计、连接管理、数据分批和资源释放：用连接池复用连接，分页读写避免OOM，优化SQL执行计划，慎用异步/多进程。
处理大规模数据库时，Python本身不是瓶颈，关键在SQL设计、连接管理、数据分批和资源释放。下面这些步骤能显著提升性能，避免内存溢出或连接超时。
频繁创建/关闭连接开销大，尤其高并发场景。用SQLAlchemy或psycopg2.pool（PostgreSQL）、pymysql.pool（MySQL）建立连接池，限制最大连接数并自动回收空闲连接。
pool_size=10、max_overflow=20，避免连接爆炸close()，交由池管理；长期任务中定期pool.dispose()清理失效连接create_engine——它默认带池，重复调用等于建多个池SELECT百万行或INSERT十万条时，全量加载到内存极易OOM。必须按主键或时间字段分页，每次只处理几千行。
WHERE id BETWEEN ? AND ?或WHERE created_at > ? ORDER BY id LIMIT 5000，配合游标滚动推进executemany()批量插入，每批≤1000条；PostgreSQL可用COPY FROM（通过cursor.copy_from()），速度提升5–10倍chunksize=5000参数，迭代DataFrame，别用read_sql(..., chunksize=...)后直接pd.concat()
90%的慢操作源于低效SQL，不是Python代码。先在数据库客户端验证执行计划（EXPLAIN），再调整。
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WHERE DATE(created_at) = '2024-01-01'）SELECT *，只取需要字段；关联表太多时考虑提前物化中间结果（临时表或CTE）RETURNING（PostgreSQL）减少往返纯CPU密集型任务（如清洗后计算）可用multiprocessing；I/O密集型（如多库并行查）可考虑asyncpg（PostgreSQL）或aiomysql，但需重构整个调用链。
threading跑数据库操作——CPython的GIL+数据库驱动大多非线程安全，容易死锁或连接错乱基本上就这些。核心是把压力留在数据库端，让Python当好“调度员”和“管道”，而不是“搬运工”。
以上就是如何使用Python操作大规模数据库_高性能SQL处理步骤【指导】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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