AWS Wrangler 是一款适用于 AWS 的开源 Python 库。在使用 AWS Wrangler 操作 Pandas 读取 SQL 数据并存储到 S3 中时，若数据量较大，会出现内存不足的情况，造成程序崩溃。为了解决这个问题，我们可以采用以下方法：

1. 分块读取SQL数据

可以使用 Pandas 分块读取 SQL 数据的功能，将大数据集分块读取，降低内存占用率。示例代码如下：

import awswrangler as wr
import pandas as pd

# 设置分块读取的大小
chunk_size = 10000

# 创建一个 SQL 读取器
sql_reader = pd.read_sql("SELECT * FROM my_table", engine, chunksize=chunk_size)

# 逐块读取数据，然后写入 S3
for i, chunk in enumerate(sql_reader):
    # 处理 chunk
    # ...
    
    # 将 chunk 存储到 S3
    wr.s3.to_csv(chunk, f's3://bucket/path/to/my_table_{i}.csv')

2. 将 SQL 数据以CSV格式写入S3

可以直接将 SQL 数据以 CSV 格式写入 S3，这样既可以避免内存不足的问题，又可以提高程序运行的效率。示例代码如下：

import awswrangler as wr

# 从 SQL 读取数据，然后保存到 S3
wr.db.to_csv(
    sql="SELECT * FROM my_table",
    con=engine,
    path="s3://bucket/path/to/my_table.csv",
)

通过以上两种方法，我们可以在有限内存环境下，依然轻松使用 AWS Wrangler 将 Pandas 读取的 SQL 数据存储到 S3 中。