我想问你的问题可能比答案还多：
在for/else语句中检查：

# Check if the for loop executed any iterations
                if not i:

字符串
但是，只有当for循环运行完成，i的值为2时，才能得到这段代码。所以我看不出not i会如何计算为True。但如果它的值为True，则会出现以下语句：

filename = next((f for f in self.files if f not in executed_queries and f.startswith('MYqueries'))]

型
这并不编译。也许你的意思是：

filename = next(f for f in self.files if f not in executed_queries and f.startswith('MYqueries'))

型
如果您的目的是从尚未执行的self.files中获取下一个filename值，则此操作不起作用。首先，全局executed_queries不能在池中的进程之间共享，即使它是可共享的，您也没有代码来更新此列表。此外，run方法已经在尝试filenames的每个元素。
您在方法QueryRunner.run中有：

results = pool.starmap(self.execute_query, [(filename,) for filename in filenames])

型
是否定义了filenames？你是说self.filenames吗？
为什么不干脆：

results = pool.map(self.execute_query, self.filenames)

型
然后打印出results列表中的每个元素，但execute_query隐式返回None。在execute_query返回有意义的结果之前，存储和打印结果没有多大意义。
然后，您可以：

if __name__ == "__main__":
    files = os.listdir('.')
    filenames = [f for f in files if f not in executed_queries and f.startswith('MYqueries')]
    ...

型
此时executed_queries是空的，那么为什么还要测试它呢？
"我会做什么"
由于创建连接是有成本的，因此我将为多线程池中的每个线程创建一个专用连接（由于execute_query大部分时间都在等待，因此多线程是一个可行的、比多处理更有效的选择）。您需要确定最佳线程数。

import ibm_db
import threading

def execute_query(self, filename):
    # Create a connection for this thread if it does not already exist:
    local_storage = threading.local()
    conn = getattr(local_storage, 'conn', None)
    if conn is None:
        conn = ibm_db.connect("DATABASE=sample;HOSTNAME=localhost;PORT=50000;USERNAME=db2admin;PASSWORD=db2admin")
        localstorage.conn = conn # remember for next time

    with conn:
        with open(filename) as f:
            query = f.read()
        print(f"Executing query: {query}")

        for i in range(3):
            try:
                ibm_db.exec_query(conn, query)
            except Exception as e:
                print(f"Query failed with error: {e}")
            else:
                return # Success

        # Query failed after 3 retries
        print(f"Query failed after 3 retries")

if __name__ == "__main__":
    from mutiprocessing.pool import ThreadPool
    import os

    files = os.listdir('.')
    filenames = [f for f in files if f.startswith('MYqueries')]
    # 15 threads (is there a better pool size?)
    with ThreadPool(15, initializer=init_pool) as pool:
        pool.map(execute_query, filenames)

型
请注意，按照我编写execute_query的方式，它可以在不作为池工作函数的情况下被调用。