在处理大量数据时，只需按日期筛选结果而不倾泻全部内存的组结果，可以使用流式处理方法，逐个读取数据并进行筛选。以下是一个Python代码示例：

import datetime

# 生成示例数据
data = [
    {'date': datetime.datetime(2022, 1, 1), 'value': 10},
    {'date': datetime.datetime(2022, 1, 2), 'value': 20},
    {'date': datetime.datetime(2022, 1, 3), 'value': 30},
    # ... 更多数据 ...
]

# 定义筛选日期的范围
start_date = datetime.datetime(2022, 1, 2)
end_date = datetime.datetime(2022, 1, 3)

# 逐个读取数据并筛选
filtered_data = []
for item in data:
    if start_date <= item['date'] <= end_date:
        filtered_data.append(item)

# 打印筛选结果
for item in filtered_data:
    print(item)

在上面的示例中，我们使用了一个列表 data 来存储要处理的数据。然后，我们定义了一个起始日期 start_date 和一个结束日期 end_date 来指定筛选的日期范围。

接下来，我们使用一个循环逐个读取数据，并检查每个数据项的日期是否在指定的范围内。如果是，则将该数据项添加到 filtered_data 列表中。

最后，我们打印出筛选结果。你可以根据实际需求对筛选后的数据进行进一步处理或存储。