我正在做一个连接到SQL Server的项目，以执行数千个存储程序并检索结果集。
我设置fast_executemany = True，并使用executemany来快速处理所有的Sprocs。但是在检索结果集时，我发现虽然前30-40个结果集的速度很快，但是检索其他的结果集就会逐渐变慢。
是不是因为前30-40个结果集被缓存在内存中，但是对于其他的结果集，游标对象要回到远程数据库中去取数据？如果是这样的话，我是否可以增量控制PyODBC的内存使用量，以便在总内存允许的情况下，所有的结果集都能被缓存？
"是不是因为前30-40个集合被缓存在内存中，但对于其他的，游标对象要回到远程数据库中去取数据？"
是的，但它们是缓存在服务器上，而不是客户端。当你开始运行一个代表 "数千个存储程序 "的批处理时，你也开始生成结果集。这些结果集在服务器上被缓冲，直到它们被客户端检索。这个缓冲区的大小是有限的，如果缓冲区满了，那么控制权就会返回到客户端，批处理就会被暂停，直到客户端检索一些结果集来释放一些空间。
正如在
如果你正在执行一个具有多个结果集的大批次，SQL Server会填满该输出缓冲区，直到它达到一个内部限制，无法继续处理更多的结果集。这时，控制权就会返回到客户端。当客户端开始消耗结果集时，SQL Server又开始执行该批处理，因为现在输出缓冲区中有可用的内存。