如何防止Python查询数据库后返回的内存地址影响性能？

在Python中，如果你直接将从数据库查询结果存储到变量中，可能会导致大量数据一次性加载到内存，这确实可能会影响性能，特别是在处理大数据集时。为了避免这种情况，你可以采取以下策略：

1. **分批处理**：如果查询的结果很大，可以使用`fetchmany()`或`cursor.fetchone/two/pandas.read_sql_query`等函数，每次只获取一部分数据，而不是一次性全部加载。

cursor = cursor.setFetchSize(1000)  # 设置每批次获取1000行
rows = []
while True:
    rows.extend(cursor.fetchmany())
    if not cursor.nextset(): break

2. **惰性加载**：利用生成器（generator expressions）或迭代器（iterator），让数据按需加载。这样直到实际遍历到数据才会去数据库取。

def get_data():
    for row in db.fetchall():
        yield row

data = get_data()

3. **数据库连接池**：利用如`SQLAlchemy`这样的ORM库，它们通常会管理数据库连接，确保在需要时提供新的连接，而不是每次都打开关闭。

4. **优化查询**：避免不必要的复杂查询，尽量减少JOIN和子查询，提高查询效率。

5. **使用流式API**：一些库，如`pandas.read_sql_stream`，允许你在读取大表时进行逐块操作，而不是一次性加载整个DataFrame。