默认情况下，MySQL
ResultSets会从服务器上完全检索，然后才能完成任何工作。在巨大的结果集的情况下，这变得不可用。我实际上想从服务器一个接一个地检索行。

在Java中，按照此处的说明（在“ ResultSet”下），我创建如下语句：

stmt = conn.createStatement(java.sql.ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY,
              java.sql.ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
stmt.setFetchSize(Integer.MIN_VALUE);

这在Java中效果很好。我的问题是：有没有办法在python中做同样的事情？

我尝试做的一件事是将查询一次限制为1000行，如下所示：

start_row = 0
while True:
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT item FROM items LIMIT %d,1000" % start_row)
    rows = cursor.fetchall()
    if not rows:
        break
    start_row += 1000
    # Do something with rows...

但是，start_row越高，速度似乎越慢。

不，使用fetchone()代替fetchall()不会改变任何东西。

澄清：

我用来重现此问题的简单代码如下所示：

import MySQLdb

conn = MySQLdb.connect(user="user", passwd="password", db="mydb")
cur = conn.cursor()
print "Executing query"
cur.execute("SELECT * FROM bigtable");

print "Starting loop"
row = cur.fetchone()
while row is not None:
    print ", ".join([str(c) for c in row])
    row = cur.fetchone()

cur.close()
conn.close()

在约700,000行的表上，此代码可以快速运行。但是在大约9,000,000行的表上，它会显示“正在执行查询”，然后挂起很长时间。这就是为什么如果我使用fetchone()或都没有区别的原因fetchall()。