解决并发查询会产生意外数据的方法可以使用数据库的事务来保证数据的一致性。下面是一个示例代码：

import threading
import psycopg2

# 创建数据库连接
conn = psycopg2.connect(database="mydb", user="myuser", password="mypassword", host="localhost", port="5432")
cur = conn.cursor()

# 定义一个函数来执行并发查询
def concurrent_query():
    # 开始事务
    cur.execute("BEGIN TRANSACTION;")
    
    try:
        # 执行查询操作
        cur.execute("SELECT * FROM mytable;")
        
        # 处理查询结果
        rows = cur.fetchall()
        for row in rows:
            # 处理每一行数据
            process_row(row)
        
        # 提交事务
        cur.execute("COMMIT;")
        
    except Exception as e:
        # 发生异常时回滚事务
        cur.execute("ROLLBACK;")
        print("Error:", e)

# 定义一个函数来处理每一行数据
def process_row(row):
    # 处理逻辑
    pass

# 创建多个线程来执行并发查询
threads = []
for i in range(10):
    thread = threading.Thread(target=concurrent_query)
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程执行完毕
for thread in threads:
    thread.join()

# 关闭数据库连接
cur.close()
conn.close()

在上述代码中，我们使用了Python的threading模块来创建多个线程来执行并发查询。每个线程执行的逻辑是先开始一个事务，执行查询操作，处理查询结果，然后提交事务。如果在查询过程中发生异常，会回滚事务。这样可以确保并发查询不会产生意外数据。