结合实际情况，可以考虑先count统计出数据量，在分批取回。

也可以考虑通过HTTP API ，用Python下载。

分享自用的python下载数据库代码：

import requests
import json
import time


import datetime
import pandas as pd


env = "这里是你的环境"


# 获得token
this_token = requests.get(
    url='https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_type=client_credential&appid=你的APPID&secret=你的密码'
).json()


# 导出数据
get_data_url = 'https://api.weixin.qq.com/tcb/databasemigrateexport?access_token=' + this_token['access_token']
get_data_param = {
    "env": env,
    "file_path": "this_file.csv",
    "file_type": 2,
    "query": "const GET = db.collection(\'marker\').field({ _id: true,location: true,machineRoom: true,obdDepartment: true,obdRegion: true,obdGrid: true,classification: true,state: true,obdMaintainer: true,site: true,obdID: true,obdCode: true,obdName: true,parent: true,obdType: true,specs: true,capacity: true,updatedBy: true,updateTime: true,isManualUpdate: true,reportLoss: true,maintenanceExplain: true,changeLog: true,searchIndex: true }).get()"
}
get_data = requests.post(url=get_data_url, data=json.dumps(get_data_param)).json()


if get_data['errmsg'] == 'ok':
    print('开始导出数据')
else:
    print('错误：导数数据失败')
    print(get_data)
    exit()


# 获得文件地址
file_url = ''


while file_url == '':
    print('正在导出数据...')
    get_file_url = 'https://api.weixin.qq.com/tcb/databasemigratequeryinfo?access_token=' + this_token['access_token']
    get_file_param = {
        "env": env,
        "job_id": get_data['job_id']
    }


    get_file = requests.post(url=get_file_url, data=json.dumps(get_file_param)).json()


    if get_file['errmsg'] == 'ok':
        file_url = get_file['file_url']


        # 如果文件地址为空，则延时2秒再重新获取
        if file_url == '':
            time.sleep(2)


    else:
        print('错误：获得文件地址失败')
        exit()


print('获得文件地址成功')


now_time = datetime.datetime.now()
str_time = now_time.strftime("%Y年%m月%d日 %H时%M分%S秒")




# 格林威治时间转北京时间
def utc_to_bjs(utc):
    utc_format = "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"
    utc_time = datetime.datetime.strptime(utc, utc_format)
    localtime = utc_time + datetime.timedelta(hours=8)
    return localtime




print("正在下载文件...")


df_box = pd.read_csv(file_url, low_memory=False)
print("开始处理数据")


print("[更新时间]列格式化（格林威治时间转北京时间）")
df_box['更新时间'] = df_box['更新时间'].apply(lambda x: '' if pd.isna(x) or pd.isnull(x) else utc_to_bjs(x))
df_box['更新时间'] = pd.to_datetime(df_box['更新时间'])


print("正在保存文件...")
print("数据量较大，请耐心等待...")
with pd.ExcelWriter('明细（' + str_time + '）.xlsx') as writer:
    df_box.to_excel(writer, sheet_name='明细', index=False)