PythonワークフローでのPostgresqlのパフォーマンスとメモリ使用の調整

私の回避策 putbackをスライスすることです 提案されているシンプルな機能を備えたこちら ：

def chunk(l, n):
    n = max(1, n)
    return [l[i:i + n] for i in range(0, len(l), n)]

そして

for chunk in chunk(putback, 250000):
    curs.execute("UPDATE table1
                  SET col3 = p.result
                  FROM unnest(%s) p(sid INT, result JSONB)
                  WHERE sid = p.sid", (chunk,))

これは機能します。つまり、メモリフットプリントを抑制しますが、私が通常行うように、すべてのデータを一度にダンプするよりもエレガントで低速ではありません。