Python异步数据库批量读写的核心是避免I/O阻塞事件循环，关键在于使用原生异步驱动（如asyncpg、aiomysql）、连接池、流式分批读取（fetchmany/iter_all）和批量写入（executemany/多值INSERT），并用线程池处理CPU密集操作。
Python异步脚本做数据库批量读写，核心不是“用async/await”，而是让I/O不卡住事件循环——关键在连接池、批处理和避免同步阻塞操作。
用异步驱动 + 连接池，别自己造轮子
同步库（如sqlite3、pymysql）不能直接扔进async def里用，会阻塞整个协程。必须选原生异步驱动：
- PostgreSQL：用 asyncpg（性能最好）或 aiopg
- MySQL：用 aiomysql（基于 PyMySQL 异步封装）或 asyncmy（纯异步，更轻量）
- SQLite：没有真正异步驱动；高并发场景建议换数据库，或用线程池（loop.run_in_executor）隔离，但非推荐方案
连接池是刚需——每次新建连接开销大，且异步连接池能复用连接、控制并发上限。例如 asyncpg.create_pool 支持 min_size 和 max_size 参数，避免连接数爆炸。
批量读：用 fetchmany() 或 iter_all() 流式拉取
查几万行数据时，别用 fetchall() 一次性加载到内存，容易 OOM。应分批获取 + 异步处理：
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- 用 cursor.fetchmany(size=1000) 循环读取，每批处理完再取下一批
- asyncpg 还支持 cursor.iterate()（返回异步迭代器），天然适配 async for
- 若需关联处理，把“读”和“后续逻辑”拆成两个协程，用 asyncio.Queue 管道解耦，防止读太快压垮下游
批量写：合并 SQL + 批量执行，避开逐条 await
写入效率瓶颈常在往返次数。不要这样写：
for row in data:
await conn.execute("INSERT ...", row)
而要：
- 单语句多值插入：如 INSERT INTO t (a,b) VALUES ($1,$2), ($3,$4), ...，一次传入全部参数（注意数据库单次参数上限，PostgreSQL 默认 65535）
- 用驱动原生批量方法：asyncpg.executemany() 或 aiomysql.Cursor.executemany()，内部已优化协议层传输
- 事务包裹：把一批写操作包在 async with conn.transaction(): 中，减少日志刷盘和锁竞争
别让 CPU 或同步代码拖垮异步流
常见陷阱：
- 在协程里调用 json.loads()、pandas.DataFrame() 构造等 CPU 密集操作 → 应用 loop.run_in_executor 拨到线程池
- 混用同步日志（如 logging.info()）大量输出 → 改用异步日志库（如 loguru 配合 enqueue=True）或缓冲后批量刷盘
- 没设超时，某条慢查询卡住整个 pool → 所有 execute/fetch 加 timeout=10.0
基本上就这些。异步不是银弹，但搭配合理批处理和连接管理，QPS 提升 3–10 倍很常见。
