面试题：Python在高并发场景下从MySQL数据库导入导出数据的优化

优化策略

数据库连接池：使用连接池管理数据库连接，避免频繁创建和销毁连接带来的开销。SQLAlchemy提供了连接池功能。
异步处理：利用asyncio实现异步操作，在等待I/O（如数据库查询）时释放线程资源，提高并发性能。
批量操作：将数据按批次导入导出，减少数据库交互次数。
合理设计数据库架构：确保索引合理，避免全表扫描，提高查询效率。
锁优化：使用合适的锁机制，如行级锁代替表级锁，减少锁争用范围。

技术方案及关键代码

数据库连接池与SQLAlchemy

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建数据库引擎，设置连接池参数
engine = create_engine('mysql+pymysql://user:password@host:port/database',
                       pool_size = 10,
                       max_overflow = 20)
Session = sessionmaker(bind = engine)

异步导入导出（使用asyncio和SQLAlchemy）

import asyncio
import aiomysql
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine, AsyncSession
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

# 创建异步数据库引擎
async_engine = create_async_engine('mysql+aiomysql://user:password@host:port/database')
AsyncSessionLocal = sessionmaker(async_engine, class_ = AsyncSession)

async def async_export_data():
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        result = await session.execute('SELECT * FROM your_table')
        data = result.fetchall()
        return data

async def async_import_data(data):
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        for row in data:
            await session.execute('INSERT INTO your_table (col1, col2) VALUES (:val1, :val2)',
                                  {'val1': row[0], 'val2': row[1]})
        await session.commit()


async def main():
    export_task = asyncio.create_task(async_export_data())
    exported_data = await export_task
    import_task = asyncio.create_task(async_import_data(exported_data))
    await import_task


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

批量操作示例

async def async_import_data_in_batches(data, batch_size = 100):
    async with AsyncSessionLocal() as session:
        for i in range(0, len(data), batch_size):
            batch = data[i:i + batch_size]
            insert_statement = 'INSERT INTO your_table (col1, col2) VALUES '
            values = []
            for row in batch:
                values.append(f"('{row[0]}', '{row[1]}')")
            insert_statement += ','.join(values)
            await session.execute(insert_statement)
        await session.commit()

锁优化
- 在SQLAlchemy中，使用with_for_update()方法实现行级锁。例如：

from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import Session

def update_row_with_lock():
    session = Session(bind = engine)
    stmt = select(YourTable).where(YourTable.id == 1).with_for_update()
    result = session.execute(stmt).scalar_one()
    result.some_column = 'new value'
    session.commit()
    session.close()

这里YourTable是数据库表对应的模型类，通过with_for_update()对满足条件的行加锁，避免其他事务同时修改该行数据，从而减少锁争用范围。

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