Python asyncmy vs asyncpg 的 MySQL 异步驱动

冬浩君_9871

冬浩君_9871

2026-02-15

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原创

asyncmy 默认不支持 MySQL 8.0+ 的 caching_sha2_password 认证,需降级为 mysql_native_password 或升级至 0.2.9+ 并启用 ssl=True/ auth_plugin='caching_sha2_password'。

python asyncmy vs asyncpg 的 mysql 异步驱动

asyncmy 连不上 MySQL 8.0+?先检查认证插件

asyncmy 默认不支持 MySQL 8.0+ 的 caching_sha2_password 认证方式,连上去直接报 Authentication plugin 'caching_sha2_password' is not supported。这不是驱动 bug,是协议层没实现该插件。

  • 临时解决:在 MySQL 服务端把用户认证方式降级——执行 ALTER USER 'your_user'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'your_pass';
  • 长期建议:改用 asyncpg?不行,asyncpg 只支持 PostgreSQL,压根不连 MySQL —— 这里常有人搜错关键词,以为它是通用异步驱动
  • asyncmy 0.2.9+ 已实验性支持 caching_sha2_password,但需手动开启:传参 ssl=True 或显式指定 auth_plugin='caching_sha2_password'

asyncpg 根本不支持 MySQL,别试了

asyncpg 是纯 PostgreSQL 协议实现,和 MySQL 完全无关。搜 “asyncpg mysql” 很容易被误导,尤其看到 GitHub 上有同名但非官方的 fork 项目,那些要么已归档,要么只到 PoC 阶段,没维护、没测试、不能用于生产。

  • 查文档最准:asyncpg 官网明确写 “A fast PostgreSQL database client for Python/asyncio”
  • 装完 import asyncpg 后尝试连 MySQL,会立刻报 ConnectionRefusedError 或更底层的协议错误,因为端口(5432 vs 3306)和握手流程都不对
  • 真要跨数据库异步抽象,得用 SQLAlchemy 2.0+ + aiomysql / asyncmy 做适配层,而不是指望 asyncpg

asyncmy 在高并发 INSERT 场景下容易卡住

asyncmy 内部用了 asyncio 的 StreamReader 和自定义缓冲逻辑,在批量插入(比如 executemany)时,如果单次数据量大或网络延迟波动,容易触发读超时或连接假死,表现是协程挂起、CPU 低但无响应。

kashen-mysql DDLtoExcel
kashen-mysql DDLtoExcel

解析 MySQL 8.0 的 DDL 脚本,并将表结构导出为 Excel 格式。适用于用户需将 MySQL 的 `CREATE TABLE` 语句转换为结构化的 Excel 文件场景,导出内容包含字段名、数据类型、长度及精度等信息。支持多张表的批量处理,每张表对应 Excel 中的一个独立工作表。适用于数据库文档编写、数据字典生成及模式分析等任务。

下载
  • 规避方法:拆小批次,每批控制在 100–500 行,加 timeout=10 参数防死等
  • 别依赖 connection.autocommit = False + 手动 commit() 来提升吞吐——asyncmy 的事务状态管理不如 aiomysql 稳定,出错时 rollback 可能失败
  • 若必须大批量写入,考虑先用 LOAD DATA LOCAL INFILE(需服务端开启 local_infile)或走 Kafka + 同步消费者落库

性能差距没想象中大,但连接池行为很不一样

单纯比单条查询延迟,asyncmy 和 aiomysql 差距在 5%–15%,但连接池策略差异直接影响稳定性:asyncmy 的 create_pool 默认不校验连接有效性,空闲连接可能在 MySQL 的 wait_timeout 后变脏,下次复用就抛 Lost connection to MySQL server during query。

  • 必须显式配置 pool_recycle=3600(小于 MySQL 的 wait_timeout)
  • 开启 ping 检测:在 acquire 时加 await conn.ping(),但别在每次 query 前都 ping,开销大
  • aiomysql 的 pool 更“保守”,默认会定期清理,asyncmy 则更轻量、也更需要你操心

asyncmy 不是 aiomysql 的简单替代,它绕过了 PyMySQL 层,直通二进制协议,所以初始化快、内存占用低,但调试时看不到中间 SQL 日志,出问题只能靠抓包或开 logging.getLogger("asyncmy").setLevel(logging.DEBUG) —— 这个开关很多人忘了开,排查时干瞪眼。

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