分批处理：将遍历的数据切分为几个批次，每次只操作一部分，避免一次性加载所有数据导致的连接压力。

分批处理是一种优化大数据集处理的技术，其核心思想是将大规模任务分解成较小、可管理的部分，逐一处理。在你提供的代码场景中，就是通过将`stock_basic`表中的股票代码列表分成多个小批次，每次只处理一批，比如每批处理100个股票代码。

以下是分批处理的示例代码：

batch_size = 100  # 设置批次大小
current_batch = []  # 当前批次的股票代码列表

for index, row in df.iterrows():
    if len(current_batch) < batch_size or index == df.shape[0]:  # 到达批量结束或已处理完所有数据
        # 提交当前批次的查询任务到线程池或异步任务队列
        # 注意这里你需要使用异步函数或其他适合的并发工具
        # 考虑到你之前使用的是线程池，我们可以继续使用类似的方式
        if current_batch:
            submit_tasks_to_pool(current_batch)

        # 清空当前批次并将新的股票代码加入
        current_batch = [row['ts_code']]
    else:
        current_batch.append(row['ts_code'])

# 处理最后一个批次，如果还有剩余
if current_batch:
    submit_tasks_to_pool(current_batch)

# 定义submit_tasks_to_pool函数用于提交任务到线程池
def submit_tasks_to_pool(batch):
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        for ts_code in batch:
            executor.submit(fetch_moneyflow, ts_code)

在这个版本中，我们不再一次性读取全部股票代码，而是逐批读取并处理，降低了对数据库连接的需求，有助于解决“Too many connections”错误。