Dostrajanie wydajności Postgresql i wykorzystania pamięci w przepływie pracy w Pythonie

Moje obejście jest pokrojenie putback z prostą funkcją proponowaną tutaj :

def chunk(l, n):
    n = max(1, n)
    return [l[i:i + n] for i in range(0, len(l), n)]

a potem

for chunk in chunk(putback, 250000):
    curs.execute("UPDATE table1
                  SET col3 = p.result
                  FROM unnest(%s) p(sid INT, result JSONB)
                  WHERE sid = p.sid", (chunk,))

To działa, tj. utrzymuje zużycie pamięci w ryzach, ale nie jest zbyt eleganckie i wolniejsze niż zrzucanie wszystkich danych naraz, jak to zwykle robię.