Для обработки и передачи большого объема данных (около 20 миллионов записей) из базы данных в систему обмена сообщениями важно учитывать производительность и нагрузку на память.

Основные подходы:

Постраничная (batch) обработка — считывать данные порциями (например, по 1000 или 10000 записей), чтобы не загружать всю выборку в память сразу.
Потоковая обработка (streaming) — использовать курсоры или стримы из базы данных, чтобы читать данные по мере необходимости.
Асинхронная отправка сообщений — после получения каждой порции данных отправлять их в очередь сообщений, не дожидаясь полной загрузки.
Параллелизм — если позволяет архитектура, обрабатывать несколько порций параллельно.
Сжатие и сериализация — использовать эффективные форматы (например, Avro, Protobuf) для уменьшения размера сообщений.

Пример на Java с использованием JDBC и отправкой в очередь (псевдокод):

int batchSize = 10000;
try (Connection conn = dataSource.getConnection();
     PreparedStatement ps = conn.prepareStatement("SELECT * FROM big_table",
         ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY)) {
    ps.setFetchSize(batchSize);
    try (ResultSet rs = ps.executeQuery()) {
        List<Record> batch = new ArrayList<>();
        while (rs.next()) {
            batch.add(mapRowToRecord(rs));
            if (batch.size() == batchSize) {
                messageQueue.send(batch); // отправка в систему обмена
                batch.clear();
            }
        }
        if (!batch.isEmpty()) {
            messageQueue.send(batch);
        }
    }
}

Такой подход позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных без перегрузки памяти.

Какие подходы используешь для обработки и передачи большого объема данных (примерно 20 миллионов записей) из базы данных в систему обмена сообщениями?