この記事の内容は、水平分割テーブルへの同時アクセスを実現するための Python3 の実装方法についてです。必要な方は参考にしていただければ幸いです。
シナリオの説明
mysql テーブルが水平方向に分割され、各ホストに n 個の分割テーブルがあると仮定します。
これらのテーブルに同時にアクセスしてクエリ結果をすぐに取得する必要がある場合、どうすればよいでしょうか?
これは、この要件を達成するために、python3 の asyncio 非同期 io ライブラリと aiomysql 非同期ライブラリを使用するソリューションです。
コードのデモ
import logging import random import asynciofrom aiomysql import create_pool # 假设mysql表分散在8个host, 每个host有16张子表 TBLES = { "192.168.1.01": "table_000-015", # 000-015表示该ip下的表明从table_000一直连续到table_015 "192.168.1.02": "table_016-031", "192.168.1.03": "table_032-047", "192.168.1.04": "table_048-063", "192.168.1.05": "table_064-079", "192.168.1.06": "table_080-095", "192.168.1.07": "table_096-0111", "192.168.1.08": "table_112-0127", } USER = "xxx"PASSWD = "xxxx"# wrapper函数,用于捕捉异常def query_wrapper(func): async def wrapper(*args, **kwargs): try: await func(*args, **kwargs) except Exception as e: print(e) return wrapper # 实际的sql访问处理函数,通过aiomysql实现异步非阻塞请求@ query_wrapperasync def query_do_something(ip, db, table): async with create_pool(host=ip, db=db, user=USER, password=PASSWD) as pool: async with pool.get() as conn: async with conn.cursor() as cur: sql = ("select xxx from {} where xxxx") await cur.execute(sql.format(table)) res = await cur.fetchall() # then do something...# 生成sql访问队列, 队列的每个元素包含要对某个表进行访问的函数及参数def gen_tasks(): tasks = [] for ip, tbls in TBLES.items(): cols = re.split('_|-', tbls) tblpre = "_".join(cols[:-2]) min_num = int(cols[-2]) max_num = int(cols[-1]) for num in range(min_num, max_num+1): tasks.append( (query_do_something, ip, 'your_dbname', '{}_{}'.format(tblpre, num)) ) random.shuffle(tasks) return tasks# 按批量运行sql访问请求队列def run_tasks(tasks, batch_len): try: for idx in range(0, len(tasks), batch_len): batch_tasks = tasks[idx:idx+batch_len] logging.info("current batch, start_idx:%s len:%s" % (idx, len(batch_tasks))) for i in range(0, len(batch_tasks)): l = batch_tasks[i] batch_tasks[i] = asyncio.ensure_future( l[0](*l[1:]) ) loop.run_until_complete(asyncio.gather(*batch_tasks)) except Exception as e: logging.warn(e)# main方法, 通过asyncio实现函数异步调用def main(): loop = asyncio.get_event_loop() tasks = gen_tasks() batch_len = len(TBLES.keys()) * 5 # all up to you run_tasks(tasks, batch_len) loop.close()
以上がPython3を実装して水平分割テーブルへの同時アクセスを実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。

MySQLの代わりにPostgreSQLが選択されるシナリオには、1)複雑なクエリと高度なSQL関数、2)厳格なデータの整合性と酸コンプライアンス、3)高度な空間関数が必要、4)大規模なデータセットを処理するときに高いパフォーマンスが必要です。 PostgreSQLは、これらの側面でうまく機能し、複雑なデータ処理と高いデータの整合性を必要とするプロジェクトに適しています。

MySQLデータベースのセキュリティは、以下の測定を通じて達成できます。1。ユーザー許可管理:CreateUSERおよびGrantコマンドを通じてアクセス権を厳密に制御します。 2。暗号化された送信:SSL/TLSを構成して、データ送信セキュリティを確保します。 3.データベースのバックアップとリカバリ:MySQLDUMPまたはMySQLPumpを使用して、定期的にデータをバックアップします。 4.高度なセキュリティポリシー:ファイアウォールを使用してアクセスを制限し、監査ロギング操作を有効にします。 5。パフォーマンスの最適化とベストプラクティス:インデックス作成とクエリの最適化と定期的なメンテナンスを通じて、安全性とパフォーマンスの両方を考慮に入れます。

MySQLのパフォーマンスを効果的に監視する方法は? MySqladmin、ShowGlobalStatus、PerconAmonitoring and Management(PMM)、MySQL EnterpriseMonitorなどのツールを使用します。 1. mysqladminを使用して、接続の数を表示します。 2。showglobalstatusを使用して、クエリ番号を表示します。 3.PMMは、詳細なパフォーマンスデータとグラフィカルインターフェイスを提供します。 4.mysqlenterprisemonitorは、豊富な監視機能とアラームメカニズムを提供します。

MySQLとSQLServerの違いは次のとおりです。1)MySQLはオープンソースであり、Webおよび埋め込みシステムに適しています。2)SQLServerはMicrosoftの商用製品であり、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。ストレージエンジン、パフォーマンスの最適化、アプリケーションシナリオの2つには大きな違いがあります。選択するときは、プロジェクトのサイズと将来のスケーラビリティを考慮する必要があります。

高可用性、高度なセキュリティ、優れた統合を必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションシナリオでは、MySQLの代わりにSQLServerを選択する必要があります。 1)SQLServerは、高可用性や高度なセキュリティなどのエンタープライズレベルの機能を提供します。 2)VisualStudioやPowerbiなどのMicrosoftエコシステムと密接に統合されています。 3)SQLSERVERは、パフォーマンスの最適化に優れた機能を果たし、メモリが最適化されたテーブルと列ストレージインデックスをサポートします。


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