最近工作中遇到了一个问题：将mysql的数据同步到elasticsearch中，现在有很多方案， logstash-jdbc ， elasticsearch-jdbc ， go-mysql-elasticsearch，本来原来是使用logstash-jdbc的，但是由于其配置文件是基于ruby语法的，导致遇到问题需要查很多资料，加上logstash调试困难（很可能是我用的姿势不对。。。），所以决定手动在elasticsearch中建表，然后写脚本定期更新数据，那么问题就来了：第一次插入需要一次性插入以前的所有数据，以前使用pymysql时用的都是DictCursor游标，原理是一次性讲数据加载到内存中，但是现有表中有几张有数千万行，几个G大小，一次性读到内存中很不明智，google后，发现一篇blog不错，翻译共享一下（渣英语，不要笑，原文链接在文末）。
当使用sql查询的结果有非常多行时，如果使用默认的cursor，你的程序在接受数据的的时候很可能卡住或者被杀死，原因是mysql客户端（Java，Pyhton）默认在内存里缓存下所有行然后再处理，如果内存溢出后，你的程序就会被杀死。
解决方式是实用流式游标，在Python中，你可以使用pymysql.cursors.SSCursor（或者SSDictCursor）来解决这个问题
import pymysql
conn = pymysql.connect(...)
cursor = pymysql.cursors.SSCursor(conn)
cursor.execute(...)
while True:
row = cursor.fetchone()
if not row:
break
...
这里有两点需要注意下：
- 使用pymysql.cursors.SSCursor代替默认的cursor。可以使用以上代码，或者这样写：conn.cursor(pymysql.cursors.SSCursor)
- 使用fetchone去每次只获得一行，别使用fetchall。也可以使用fetchmay，但是这样其实是多次调用fetchone。
对于SSCursor有一个错误的理解，就是SSCursor是服务端一次性读出所有数据然后一条一条返给客户端，其实不是这样的，这个cursor实际上没有缓存下来任何数据，它不会读取所有所有到内存中，它的做法是从储存块中读取记录，并且一条一条返回给你。这里有一个更适合的名字：流式游标。
因为SSCursor是没有缓存的游标，这里有几条约束：
- 这个connection只能读完所有行之后才能处理其他sql。如果你需要并行执行sql，在另外一个connection中执行，否则你会遇到 error 2014 , "Commands out of sync; you can't run this command now."
- 必须一次性读完所有行，每次读取后处理数据要快，不能超过60s，否则mysql将会断开这次连接（ error2013 , “Lost connection to MySQL server during query），也可以修改 SET NET_WRITE_TIMEOUT = xx 来增加超时间隔。
参考：Techualization: Retrieving million of rows from MySQL（原文更加详细）
