perf(backend): 内存优化三项——全市场研究不再占满 8G

1) 数据装配流式+列裁剪：Repository 新增 stream_range_many_columns（只 SELECT
   所需列、SQL 侧转 REAL、yield_per 分批），引擎按 required_columns 取数
   （LocalEngine 仅 close+因子字段），消除 ORM/Decimal 全量物化；
2) 研究 Job 独立子进程执行（job.mode=subprocess）：python -m app.cli.run_job
   在子进程内设 RLIMIT_AS 上限，OOM 归档 failed 而非拖垮 API worker；
   子进程异常退出由父进程补记 failed；并发上限 2；
3) 服务启动清理：残留 queued/running Job 标记 failed（防永久 running）。

实测同款全市场回测：uvicorn worker RSS 稳定 ~220MB，任务峰值内存由 4.1GB+
降至 ~470MB，24s 完成并归档（此前 43s 未完成即 OOM）。
新增/更新测试 96 passed，ruff 干净。

backend/app/cli/run_job.py

@@ -0,0 +1,47 @@
+"""独立进程执行研究 Job —— 内存隔离的执行体（内存优化专项）。
+
+由 job_executor._run_in_subprocess 以 `python -m app.cli.run_job <JOB_ID>` 拉起
+（cwd=backend/），入口先施加 RLIMIT_AS 上限再导入重依赖，随后执行与 API 内
+execute_job 完全相同的状态机 / Experiment 归档逻辑。
+
+环境变量：
+    QLIB_JOB_MEM_LIMIT_GB —— 子进程虚拟地址空间上限（GB）；父进程 spawn 时写入，
+    手动直接运行本命令而未设置时回退到 Settings（config job.max_memory_gb）。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+import sys
+
+
+def _apply_memory_limit() -> None:
+    """设置 RLIMIT_AS（Linux）。达到上限时分配抛 MemoryError → Job 归档 failed，
+    而不是让内核 OOM 杀掉整机（8G Pi5 上保护同机其它服务）。"""
+    try:
+        gb = int(os.environ.get("QLIB_JOB_MEM_LIMIT_GB") or "")
+    except (TypeError, ValueError):
+        from app.core.config import get_settings
+
+        gb = get_settings().job_memory_limit_gb
+    limit = gb * 1024**3
+    import resource
+
+    resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (limit, limit))
+
+
+def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    args = list(sys.argv[1:] if argv is None else argv)
+    if len(args) < 1:
+        print("用法: python -m app.cli.run_job <JOB_ID>", file=sys.stderr)
+        return 2
+    _apply_memory_limit()
+    # 先设内存上限再导入重依赖（pandas / sqlalchemy 等）
+    from app.application.services.job_executor import default_factories, execute_job
+
+    execute_job(args[0], **default_factories())
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())