dbFD包和行数的问题

这个问题可能是由于使用dbFD包对大型数据集进行处理时，出现了内存不足的问题导致的。解决方法是可以使用分块的方法来处理数据，将数据一块一块地读入内存处理。或者可以考虑使用嵌套查询来缓解内存压力。

示例代码：

1. 使用分块方法处理数据

import pandas as pd
import sqlite3

def process_large_dataset():
    # 打开数据库连接
    conn = sqlite3.connect('large_dataset.db')
    
    # 读取数据总行数
    count_query = 'SELECT COUNT(*) FROM data'
    total_count = pd.read_sql(count_query, conn).iat[0,0]
    
    # 定义每个块的大小
    chunk_size = 10000
    
    # 分块读取数据并处理
    for i in range(0, total_count, chunk_size):
        query = f'SELECT * FROM data LIMIT {chunk_size} OFFSET {i}'
        data = pd.read_sql(query, conn)
        
        # 对当前块的数据进行处理
        ...

    # 关闭数据库连接
    conn.close()

2. 使用嵌套查询缓解内存压力

SELECT *
FROM (
    SELECT *
    FROM my_table
    ORDER BY id DESC
    LIMIT 100000
) t
ORDER BY id ASC