Python脚本与PolarDB数据库交互引发的性能瓶颈及解决方案
近期，一个用于从阿里云PolarDB数据库提取数据的Python脚本引发了数据库性能问题：脚本执行速度极快，但会间歇性地导致数据库卡死。本文将分析此类问题，并提供相应的解决方案。
问题描述：该Python脚本（示例见图1）使用sqlboy库连接PolarDB数据库并执行SQL查询。数据库日志（示例见图2）显示数据库出现卡顿现象。最初怀疑问题与set autocommit=0有关，但实际并非如此。
根本原因分析：问题的核心在于数据库连接的管理。尽管脚本执行速度很快，但如果每次执行后未正确关闭数据库连接，则会累积大量未关闭的连接。这些连接会持续占用数据库资源，最终导致数据库资源耗尽，从而无响应。
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解决方案：数据库连接是宝贵资源。Python脚本应在每次查询后显式关闭数据库连接（使用close()方法）。未关闭的连接会占用数据库服务器的连接池，最终导致数据库无法处理新的连接请求。因此，必须确保每个数据库连接在使用完毕后都得到妥善关闭，避免资源泄漏。即使脚本执行速度很快，累积的未关闭连接也会逐渐消耗数据库资源，最终引发性能问题。 这正是问题的关键所在：连接未被关闭。
以上就是Python脚本访问PolarDB数据库速度快却导致数据库卡死是什么原因？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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