Python遠程控制MySQL的完整指南
1. 準(zhǔn)備工作
在開始之前,你需要:
- 安裝MySQL服務(wù)器
- 安裝Python的MySQL連接庫
推薦使用mysql-connector-python或PyMySQL庫:
pip install mysql-connector-python # 或 pip install pymysql
2. 連接MySQL數(shù)據(jù)庫
使用mysql-connector
import mysql.connector
# 創(chuàng)建連接
conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="your_username",
password="your_password",
database="your_database"
)
# 創(chuàng)建游標(biāo)
cursor = conn.cursor()
# 執(zhí)行SQL查詢
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
# 獲取結(jié)果
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
# 關(guān)閉連接
cursor.close()
conn.close() 使用PyMySQL
import pymysql
# 創(chuàng)建連接
conn = pymysql.connect(
host='localhost',
user='your_username',
password='your_password',
db='your_database',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
)
# 使用上下文管理器自動管理連接
with conn:
with conn.cursor() as cursor:
# 執(zhí)行SQL查詢
sql = "SELECT * FROM your_table"
cursor.execute(sql)
# 獲取結(jié)果
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row) 3. 基本CRUD操作
創(chuàng)建表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) NOT NULL,
email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
""")
插入數(shù)據(jù)
# 單條插入
sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)"
val = ("John Doe", "john@example.com")
cursor.execute(sql, val)
# 多條插入
sql = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (%s, %s)"
val = [
("Jane Smith", "jane@example.com"),
("Bob Johnson", "bob@example.com")
]
cursor.executemany(sql, val)
# 提交事務(wù)
conn.commit()
查詢數(shù)據(jù)
# 查詢所有記錄
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
# 查詢單條記錄
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = %s", (1,))
row = cursor.fetchone()
# 帶條件的查詢
cursor.execute("SELECT name, email FROM users WHERE name LIKE %s", ("%John%",))
rows = cursor.fetchall()
更新數(shù)據(jù)
sql = "UPDATE users SET name = %s WHERE id = %s"
val = ("John Smith", 1)
cursor.execute(sql, val)
conn.commit()
刪除數(shù)據(jù)
sql = "DELETE FROM users WHERE id = %s" val = (1,) cursor.execute(sql, val) conn.commit()
4. 高級操作
事務(wù)處理
try:
# 開始事務(wù)
conn.start_transaction()
# 執(zhí)行多個SQL操作
cursor.execute(sql1, val1)
cursor.execute(sql2, val2)
# 提交事務(wù) conn.commit()
except Exception as e:
# 發(fā)生錯誤時回滾
conn.rollback()
print(f"Transaction failed: {e}")
使用ORM框架 - SQLAlchemy
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 創(chuàng)建引擎
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@localhost/dbname')
# 聲明基類
Base = declarative_base()
# 定義模型
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(255))
email = Column(String(255), unique=True)
# 創(chuàng)建表
Base.metadata.create_all(engine)
# 創(chuàng)建會話
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 添加新用戶
new_user = User(name='Alice', email='alice@example.com')
session.add(new_user)
session.commit()
# 查詢用戶
users = session.query(User).filter_by(name='Alice').all()
for user in users:
print(user.name, user.email) 5. 最佳實踐
使用參數(shù)化查詢:防止SQL注入攻擊
使用上下文管理器:確保連接和游標(biāo)正確關(guān)閉
處理異常:捕獲并處理數(shù)據(jù)庫操作中的異常
連接池:在高并發(fā)應(yīng)用中使用連接池
索引優(yōu)化:為常用查詢字段添加索引
6. 常見錯誤處理
try:
conn = mysql.connector.connect(**config)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM non_existent_table")
except mysql.connector.Error as err:
print(f"Error: {err}")
finally: if 'conn' in locals() and conn.is_connected():
cursor.close()
conn.close()
連接池
1.連接池的作用
數(shù)據(jù)庫連接池是一種預(yù)先創(chuàng)建并管理數(shù)據(jù)庫連接的技術(shù),主要解決頻繁創(chuàng)建/銷毀連接的性能損耗問題。其核心思想是連接復(fù)用,應(yīng)用程序從池中獲取連接,使用后歸還而非直接關(guān)閉。
2.優(yōu)勢與劣勢
優(yōu)勢:
性能提升:減少連接創(chuàng)建/銷毀的TCP三次握手和認證開銷,降低延遲
資源控制:通過max_connections限制最大連接數(shù),防止數(shù)據(jù)庫過載
響應(yīng)加速:初始化時預(yù)建連接,業(yè)務(wù)請求可直接使用
泄漏防護:超時回收機制避免連接長期占用
劣勢:
需要合理配置參數(shù)(如最大/最小連接數(shù))
連接狀態(tài)維護增加復(fù)雜度
不適用于超短生命周期應(yīng)用
3.部署與使用
1. 常用庫及安裝
# SQLAlchemy(支持多種數(shù)據(jù)庫) pip install sqlalchemy # DBUtils(通用連接池) pip install dbutils # Psycopg2(PostgreSQL專用) pip install psycopg2-binary
2. 基礎(chǔ)使用示例
SQLAlchemy連接池配置:
from sqlalchemy import create_engine
# 帶連接池的配置(連接池大小5-10)
engine = create_engine(
"mysql+pymysql://user:pass@host/db",
pool_size=5,
max_overflow=5,
pool_recycle=3600
)
DBUtils連接池示例:
from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
pool = PooledDB(
creator=pymysql,
maxconnections=10,
host='localhost',
user='root',
database='test'
)
conn = pool.connection() # 獲取連接
3. 生產(chǎn)環(huán)境建議
根據(jù)QPS設(shè)置pool_size(建議=平均并發(fā)量×1.2)
啟用pool_pre_ping自動檢測失效連接
使用with語句確保連接歸還
監(jiān)控連接池使用率(如SQLAlchemy的pool.status())
4.性能優(yōu)化技巧
不同業(yè)務(wù)使用獨立連接池隔離資源
動態(tài)調(diào)整連接數(shù)(如SQLAlchemy的pool_events)
配合連接池使用ORM的Session緩存機制
事務(wù)管理
事務(wù)核心概念
ACID特性
- 原子性(Atomicity):事務(wù)是不可分割的工作單元
- 一致性(Consistency):事務(wù)前后數(shù)據(jù)庫狀態(tài)保持一致
- 隔離性(Isolation):并發(fā)事務(wù)互不干擾
- 持久性(Durability):事務(wù)提交后結(jié)果永久生效
隔離級別
- READ_UNCOMMITTED(可能讀取未提交數(shù)據(jù))
- READ_COMMITTED(避免臟讀)
- REPEATABLE_READ(避免不可重復(fù)讀)
- SERIALIZABLE(完全串行化)
四大隔離級別對比
| 隔離級別 | 臟讀 | 不可重復(fù)讀 | 幻讀 | 鎖機制特點 |
|---|---|---|---|---|
| READ UNCOMMITTED | ? | ? | ? | 無讀鎖,僅寫鎖沖突 |
| READ COMMITTED | ? | ? | ? | 讀后立即釋放共享鎖 |
| REPEATABLE READ | ? | ? | ?* | 持有讀鎖至事務(wù)結(jié)束 |
| SERIALIZABLE | ? | ? | ? | 范圍鎖防止幻讀 |
*注:MySQL的InnoDB通過MVCC機制在REPEATABLE READ下可避免幻讀
典型問題場景
臟讀:事務(wù)A讀取事務(wù)B未提交的修改,B回滾導(dǎo)致A獲得無效數(shù)據(jù)
不可重復(fù)讀:事務(wù)A兩次讀取同記錄,因事務(wù)B提交修改導(dǎo)致結(jié)果不一致
幻讀:事務(wù)A按條件查詢,事務(wù)B新增符合條件記錄導(dǎo)致A兩次結(jié)果集不同
選型建議
實時分析系統(tǒng):READ UNCOMMITTED(容忍臟讀換取性能)
支付系統(tǒng):REPEATABLE READ(保證金額一致性)
票務(wù)系統(tǒng):SERIALIZABLE(杜絕超賣風(fēng)險)
常規(guī)OLTP:READ COMMITTED(平衡性能與一致性)
Python配置示例
# PostgreSQL設(shè)置隔離級別 import psycopg2 conn = psycopg2.connect(dsn) conn.set_isolation_level( psycopg2.extensions.ISOLATION_LEVEL_REPEATABLE_READ )
不同數(shù)據(jù)庫對隔離級別的實現(xiàn)存在差異,如Oracle默認READ COMMITTED而MySQL默認REPEATABLE READ38,實際開發(fā)需結(jié)合具體數(shù)據(jù)庫特性調(diào)整
到此這篇關(guān)于Python遠程控制MySQL的完整指南的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python遠程控制MySQL內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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