Python创建mysql的数据库连接池实际操作方案简介("Python实现MySQL数据库连接池实战指南")

原创

ithorizon 6个月前 (10-21) 阅读数 33 #后端开发

Python实现MySQL数据库连接池实战指南

一、引言

在现代软件开发中，数据库连接池是一种常用的优化手段，它可以有效缩减数据库连接创建和销毁的开销，节约系统性能。本文将详细介绍怎样使用Python实现MySQL数据库连接池，并给出实际操作方案。

二、数据库连接池原理

数据库连接池的基本原理是在系统启动时创建一定数量的数据库连接，并保存在连接池中。当需要使用数据库连接时，从连接池中获取一个空闲的连接；当连接使用完毕后，将其归还到连接池中，而不是关闭连接。这样可以避免频繁地创建和销毁连接，节约系统性能。

三、Python实现MySQL数据库连接池

在Python中，有多种行为可以实现MySQL数据库连接池，如使用第三方库DBUtils或SQLAlchemy等。本文将使用DBUtils库来实现MySQL数据库连接池。

四、安装DBUtils库

首先，确保已经安装了MySQL数据库驱动mysql-connector-python和连接池库DBUtils。可以使用以下命令进行安装：

pip install mysql-connector-python

pip install DBUtils

五、创建数据库连接池

下面是一个使用DBUtils创建MySQL数据库连接池的示例代码：


from dbutils.pooled_db import PooledDB
import mysql.connector
# 数据库配置信息
config = {
    'host': 'localhost',
    'user': 'root',
    'password': '123456',
    'database': 'testdb',
    'charset': 'utf8'
}
# 创建连接池
pool = PooledDB(
    creator=mysql.connector,  # 使用mysql-connector-python数据库驱动
    maxconnections=6,         # 连接池允许的最大连接数
    mincached=2,              # 初始化时连接池中至少创建的空闲连接数
    maxcached=5,              # 连接池中最多创建的空闲连接数
    maxusage=None,            # 一个连接在池中被使用的最大次数，None描述无约束
    blocking=True,            # 连接池中没有可用连接时，是否等待
    setsession=[],            # 起初会话时执行的命令列表
    ping=4                    # ping MySQL服务器检查是否存活
)

六、使用数据库连接池

创建连接池后，我们可以从连接池中获取连接，并执行数据库操作。以下是一个示例：


def query_data(sql):
    # 从连接池中获取连接
    conn = pool.connection()
    cursor = conn.cursor()
    
    try:
        cursor.execute(sql)
        result = cursor.fetchall()
        return result
    except Exception as e:
        print(f"数据库查询谬误: {e}")
    finally:
        cursor.close()
        conn.close()
# 查询数据示例
sql = "SELECT * FROM test_table"
result = query_data(sql)
print(result)

七、连接池管理

在实际项目中，我们需要对连接池进行管理，如关闭连接池、监控连接池状态等。以下是一个示例：


# 关闭连接池
def close_pool():
    pool.close()
# 获取连接池状态
def get_pool_status():
    return pool.status()
# 获取当前连接数
def get_current_connections():
    return pool._connections
# 获取空闲连接数
def get_idle_connections():
    return pool._idleconnections
# 获取等待获取连接的线程数
def get_waiting_threads():
    return pool._waiters