背景：目前表中只有5G(后期持续增长)，但是其中一个字段(以下称为detail字段)存了2M(不一定2M，部分为0，平均下来就是2M)，字段中存的是一个数组，数组中存N个json数据。这个字段如下：

[{"A": "A", "B": "B", "C": "C", "D": "D"}...]

要是拆表的话，可能要拆好多个，要是存多行根据阿里巴巴《Java 开发手册》提出单表行数超过 500 万行，也不是很建议。希望有大佬能指教一下。

回到正题，一开始是分两个表存储，一个表存基本信息(A表)，一个表(B表)存关联字段，及detail字段。貌似没有啥用，按需求现要将两张表合在一起供BI去处理。直接复制了那张基础字段的A表，通过遍历B表根据关联字段进行更新。但是在select的时候内存读入的数据太大直接卡死(狗头)。于是在网上查找如何通过pymysql处理大数据的问题。解决方案如下：

1.通过limit分批次读取数据进行操作：

import pymysql

up_db = pymysql.connections.Connection(host=MYSQL_HOST,

port=MYSQL_PORT,

user=MYSQL_USER,

password=MYSQL_PASSWORD,

db=MYSQL_DB,

charset='utf8mb4',)

count = 0

while True:

# if count == 2:

# break

select_sql = "select sec_report_id,detail from sec_report_original_data_detail limit %s,2"%(count)

up_cursor = up_db.cursor()

up_cursor.execute(select_sql)

result = up_cursor.fetchall()

for data in result:

sec_report_id = data[0]

detail = data[1]

update_sql = "update `sec_report_original_data_intact` set detail = '%s' where `sec_report_id` = '%s' " % (

db.escape_string(detail), sec_report_id)

print(update_sql)

res = up_cursor.execute(update_sql)

if res:

print(res)

up_db.commit()

print(f'{sec_report_id}插入成功')

count+=2

可以解决问题，不过只是拿了几条做测试(我用的是第二种)，这里没写终止条件，有朋友要用的话自己加上。

2.通过pymysql的SSCursor没有缓存的游标

pymysql.cursors.SSCursor代替默认的cursor会从数据库中一条一条的读取记录，从而不会造成内存卡死，但是也有需要注意的地方：

这个游标对象只能读完所有行之后才能处理其他sql。如果你需要并行执行sql，需要重新生成一个连接

必须一次性读完所有行，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(没有遇到这个问题，遇到的可以讨论一下)

import pymysql

db = pymysql.connections.Connection(host=MYSQL_HOST,

port=MYSQL_PORT,

user=MYSQL_USER,

password=MYSQL_PASSWORD,

db=MYSQL_DB,

charset='utf8mb4',

cursorclass=pymysql.cursors.SSDictCursor)

up_db = pymysql.connections.Connection(host=MYSQL_HOST,

port=MYSQL_PORT,

user=MYSQL_USER,

password=MYSQL_PASSWORD,

db=MYSQL_DB,

charset='utf8mb4',)

up_cursor = up_db.cursor()

cursor = pymysql.cursors.SSCursor(db)

select_sql = "select sec_report_id,detail from sec_report_original_data_detail"

cursor.execute(select_sql)

result = cursor.fetchone()

try:

while result is not None:

sec_report_id = result[0]

detail = result[1]

update_sql = "update `sec_report_original_data_intact` set detail = '%s' where `sec_report_id` = '%s'"%(db.escape_string(detail),sec_report_id)

res = up_cursor.execute(update_sql)

if res:

print(res)

up_db.commit()

print(f'{sec_report_id}插入成功')

result = cursor.fetchone()

except Exception as e:

print(e)

finally:

up_cursor.close()

cursor.close()

db.close()

解决了一次性读取大数据的方法，但是没找到特别好的存储那个detail字段中数据的办法，有朋友了解的可以沟通一下。

原文：https://www.cnblogs.com/mangM/p/11899498.html