面试题：Python数据库性能优化及分布式场景

数据库连接池管理优化

选择合适的连接池库：在Python中，psycopg2 是常用的PostgreSQL数据库适配器，搭配 psycopg2 - pool 库可实现连接池功能。它能复用连接，减少创建和销毁连接的开销。
合理配置连接池参数：
- 最大连接数：根据系统的并发请求数和服务器资源来设定，避免过多连接耗尽资源。例如，如果服务器内存和CPU资源充足，并且预估最大并发请求数为100，可以将最大连接数设置为150左右，以应对突发流量。
- 最小连接数：通常设置为一个较小的值，如5 - 10，保证系统启动时就有一定数量的可用连接，减少首次请求的等待时间。

查询优化

索引设计：
- 单列索引：分析常用的查询条件，对于频繁用于 WHERE 子句的列创建单列索引。例如，如果经常根据用户ID查询用户行为数据，可对 user_id 列创建索引。
```
CREATE INDEX idx_user_id ON user_behavior_data (user_id);
```
- 复合索引：当多个列经常一起用于查询条件时，创建复合索引。比如，如果经常按用户ID和行为时间查询，可创建复合索引。
```
CREATE INDEX idx_user_id_time ON user_behavior_data (user_id, behavior_time);
```
查询语句调优：
- **避免使用SELECT ***：明确指定需要查询的列，减少数据传输量。例如，原本 SELECT * FROM user_behavior_data WHERE user_id = 123; 改为 SELECT behavior_type, behavior_time FROM user_behavior_data WHERE user_id = 123;
- 使用JOIN优化：如果涉及多个表的关联查询，合理使用 INNER JOIN、LEFT JOIN 等，确保关联条件正确且高效。例如：
```
SELECT ub.user_id, u.username
FROM user_behavior_data ub
INNER JOIN users u ON ub.user_id = u.user_id;
```

分布式数据库架构优化

数据分片：
- 水平分片：按照某个维度（如用户ID）将数据分散到多个数据库节点。例如，按用户ID的哈希值对节点数取模，决定数据存储在哪个节点。这样可以将负载均匀分布到各个节点。
- 垂直分片：根据数据的业务逻辑，将不同类型的数据（如用户基本信息、用户行为数据）存储到不同的数据库节点，减轻单个节点的负担。
主从复制：设置主数据库进行写操作，多个从数据库进行读操作。主库将写操作日志同步到从库，从库根据日志更新数据。这样可以分担读压力，提高系统的读性能。

Python中利用连接池进行高效的数据读写操作示例代码

import psycopg2
from psycopg2 import pool

# 创建连接池
postgreSQL_pool = pool.SimpleConnectionPool(
    5,  # 最小连接数
    20, # 最大连接数
    user="your_username",
    password="your_password",
    host="your_host",
    port="your_port",
    database="your_database"
)

# 从连接池获取连接
connection = postgreSQL_pool.getconn()

try:
    cursor = connection.cursor()
    # 写操作示例
    insert_query = "INSERT INTO user_behavior_data (user_id, behavior_type, behavior_time) VALUES (%s, %s, %s)"
    data_to_insert = (1, 'click', '2023 - 01 - 01 12:00:00')
    cursor.execute(insert_query, data_to_insert)
    connection.commit()

    # 读操作示例
    select_query = "SELECT behavior_type, behavior_time FROM user_behavior_data WHERE user_id = %s"
    cursor.execute(select_query, (1,))
    results = cursor.fetchall()
    for row in results:
        print(row)
except (Exception, psycopg2.Error) as error:
    print("Error while connecting to PostgreSQL", error)
finally:
    # 将连接放回连接池
    if connection:
        postgreSQL_pool.putconn(connection)
    # 关闭连接池
    postgreSQL_pool.closeall()

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查询优化

分布式数据库架构优化

Python中利用连接池进行高效的数据读写操作示例代码