嘿，我之前开发类似PostgreSQL CLI工具的时候刚好踩过这些坑，给你几个实用的思路，应该能完美解决你的问题：

一、用游标分批次流式获取结果（核心逻辑） #

首先，全量缓存大结果集肯定是行不通的，pgx的游标刚好能解决这个问题——你需要把查询放在事务里，声明一个游标，然后循环批量拉取数据，处理一批输出一批，完全不用占太多内存。

具体到你的executor.go代码，不用再把所有rows都塞进rowsSlice了，改成这个思路：

1. 先开启一个只读事务（游标必须在事务上下文里使用）；
2. 执行DECLARE cur CURSOR FOR <用户的查询SQL>创建游标；
3. 循环执行FETCH 1000 FROM cur（1000是批次大小，你可以根据平均行宽调整，比如1000-10000都可以）；
4. 每拿到一批数据，就直接处理输出，然后再取下一批，直到FETCH返回0行；
5. 最后关闭游标、提交事务。

这里要提一句：你纠结的“不知道总行数”其实对分页工具less来说完全不是问题——less本身就是边读边显示的，用户根本不需要知道总共有多少行（真要显示的话，大结果集下COUNT(*)的性能损耗反而得不偿失，pgcli默认也不会给大结果集显示总行数）。

二、动态行宽的ASCII表格渲染解决办法 #

动态行宽导致表格对齐乱掉确实是个麻烦事，毕竟终端输出是单向的，输出后没法回头修改之前的内容。我给你两个可行的方案：

方案1：预取小批次统计列宽 #

• 先FETCH一小批数据（比如前100行），同时拿到列名；
• 统计每一列的最大宽度（要把列名的长度也算进去，毕竟列名可能比所有行内容都长）；
• 然后重新从游标开头开始FETCH（可以用MOVE FIRST TO cur回到游标起点），这次就用统计好的固定列宽渲染每一行表格；
• 这种方法的开销极小，100行的数据量对内存和性能几乎没影响，但能保证整个表格的对齐美观。

方案2：启用“自适应简化输出” #

如果用户查询的是超大结果集（比如百万级以上），可以默认切换到无表格的简化输出模式（比如每行列名:值的格式），或者让用户通过命令行参数/配置选择——这种模式完全不需要考虑列宽对齐，流式输出毫无压力，pgcli也有类似的大结果集自动降级逻辑。

三、对接分页工具的流式输出注意事项 #

其实Go的标准输出如果是管道（比如./pgxcli | less），默认就是流式的，你只要把处理好的内容直接打印到os.Stdout就行，不需要做额外的配置：

• 不要用大缓冲的bufio.Writer，或者把缓冲大小设小一点（比如1k），避免内容被缓存住不输出；
• 每处理完一批数据后，可以手动调用os.Stdout.Sync()强制刷新输出，确保less能立刻显示新内容；
• 完全不用管less的内部处理，它会自动从标准输入流里边读边显示，你只要负责持续输出就行。

四、pgcli的查询限制是不是好方案？ #

当然是！pgcli默认限制返回1000行，然后提示用户“是否继续加载更多”，这个设计非常适合大结果集场景：

• 你可以给工具加个默认行数限制（比如1000），超过这个数就暂停，让用户选择是否继续；
• 也可以让用户通过参数（比如--limit 5000）或者内置命令（比如\pset limit 5000）自定义这个限制；
• 这个机制能防止用户不小心执行了SELECT * FROM 超大表导致终端卡死，同时也能让用户自主控制数据加载的节奏。

五、针对你现有代码的修改建议 #

看你代码里原来的逻辑是把所有rows都读进内存，现在改成流式的话，大概要这么改：

1. 把原来的全量读取逻辑拆成事务+游标循环；
2. 第一次FETCH后先统计列宽；
3. 每一批数据处理完直接输出到stdout，不要存在切片里；
4. 处理用户中断信号（比如Ctrl+C）时，要记得关闭游标、回滚事务，避免PostgreSQL里残留无效的游标。

举个简化的代码片段示例（对应你executor.go的逻辑）：

// 开启只读事务
tx, err := conn.Begin(context.Background())
if err != nil {
    return err
}
defer tx.Rollback(context.Background())

// 声明游标
_, err = tx.Exec(context.Background(), fmt.Sprintf("DECLARE cur CURSOR FOR %s", query))
if err != nil {
    return err
}
defer tx.Exec(context.Background(), "CLOSE cur")

// 预取一批统计列宽
var cols []string
var maxColWidths []int
firstBatch := true
batchSize := 1000

for {
    rows, err := tx.Query(context.Background(), fmt.Sprintf("FETCH %d FROM cur", batchSize))
    if err != nil {
        return err
    }
    defer rows.Close()

    // 第一次取数据时，获取列名并初始化列宽
    if firstBatch {
        cols, err = rows.Columns()
        if err != nil {
            return err
        }
        maxColWidths = make([]int, len(cols))
        for i, col := range cols {
            maxColWidths[i] = len(col)
        }
        // 先处理第一批数据，统计列宽
        tempRows := make([][]interface{}, 0, batchSize)
        for rows.Next() {
            row := make([]interface{}, len(cols))
            rowPtrs := make([]interface{}, len(cols))
            for i := range row {
                rowPtrs[i] = &row[i]
            }
            if err := rows.Scan(rowPtrs...); err != nil {
                return err
            }
            tempRows = append(tempRows, row)
            // 更新列宽
            for i, val := range row {
                strVal := fmt.Sprintf("%v", val)
                if len(strVal) > maxColWidths[i] {
                    maxColWidths[i] = len(strVal)
                }
            }
        }
        // 渲染表头和第一批数据
        renderTableHeader(cols, maxColWidths)
        for _, row := range tempRows {
            renderTableRow(row, cols, maxColWidths)
        }
        firstBatch = false
    } else {
        // 后续批次直接用已统计的列宽渲染输出
        for rows.Next() {
            row := make([]interface{}, len(cols))
            rowPtrs := make([]interface{}, len(cols))
            for i := range row {
                rowPtrs[i] = &row[i]
            }
            if err := rows.Scan(rowPtrs...); err != nil {
                return err
            }
            renderTableRow(row, cols, maxColWidths)
            // 强制刷新输出
            os.Stdout.Sync()
        }
    }

    // 检查是否还有更多数据
    if rows.Err() != nil {
        return rows.Err()
    }
    // 如果FETCH返回0行，退出循环
    if rows.CommandTag().RowsAffected() == 0 {
        break
    }
}

// 提交事务
return tx.Commit(context.Background())

这个思路应该能完美解决你的问题，你可以根据自己的工具需求调整批次大小、列宽统计逻辑这些细节，有问题再随时调整就行！