Quelle est la meilleure solution pour la connexion de base de données mise en commun en python?

Dans MySQL?

Je dirais: ne vous embêtez pas avec le regroupement de connexion. Ils sont souvent une source de problèmes et avec MySQL qu'ils ne vont pas vous apporter l'avantage de performance, vous espérez pour. Cette route peut être beaucoup d'efforts pour suivre--politiquement--parce qu'il y a tellement de meilleures pratiques en agitant la main et des manuels de verbiage dans cet espace sur les avantages du regroupement de connexion.

Pools de connexion sont tout simplement un pont entre le post-ère du web des applications sans état (par exemple le protocole HTTP) et de la pré-web ère de la dynamique à long terme du traitement par lot des applications. Puisque les connexions ont été très coûteux en pré-bases de données web (puisque pas de celle utilisée pour les soins de trop sur la durée d'une connexion pris d'établir), post-applications web conçu ce pool de connexions schéma de sorte que chaque coup n'a pas à supporter cette énorme charge de traitement sur le SGBDR.

Depuis MySQL est plus d'un site web de l'ère SGBDR, les connexions sont extrêmement léger et rapide. J'ai écrit beaucoup de volume élevé des applications web qui n'utilisent pas un pool de connexion à MySQL.

C'est une complication, vous pouvez bénéficier de faire sans, tant qu'il n'y a pas une politique d'obstacle à surmonter.

Vieux thread, mais pour l'usage général du pool de connexions ou de tout cher objet), j'utilise quelque chose comme:

def pool(ctor, limit=None):
    local_pool = multiprocessing.Queue()
    n = multiprocesing.Value('i', 0)
    @contextlib.contextmanager
    def pooled(ctor=ctor, lpool=local_pool, n=n):
        # block iff at limit
        try: i = lpool.get(limit and n.value >= limit)
        except multiprocessing.queues.Empty:
            n.value += 1
            i = ctor()
        yield i
        lpool.put(i)
    return pooled

Qui construit paresseusement, propose une option de limite, et devrait s'étendre à toute utilisation je pense. Bien sûr, cela suppose que vous avez vraiment besoin de la mise en commun de ce que des ressources, dont vous ne pouvez pour de nombreuses modernes SQL-aime. Utilisation:

# in main:
my_pool = pool(lambda: do_something())
# in thread:
with my_pool() as my_obj:
    my_obj.do_something()

Ceci signifie que quel que soit l'objet ctor crée un destructeur si nécessaire (certains serveurs ne tuent pas les objets de connexion, sauf si elles sont fermées de manière explicite).

De faire votre propre pool de connexions est une MAUVAISE idée si votre application décide de commencer à utiliser le multi-threading. Faire un pool de connexion pour une application multi-thread est beaucoup plus compliqué que pour un seul thread de l'application. Vous pouvez utiliser quelque chose comme PySQLPool dans ce cas.

C'est aussi une MAUVAISE idée d'utiliser un ORM si vous êtes à la recherche de la performance.

Si vous allez avoir affaire avec d'énormes lourd bases de données qui ont à gérer beaucoup de sélectionne que, des inserts, des
les mises à jour et supprime dans le même temps, alors vous allez avoir besoin de performance, ce qui signifie que vous aurez besoin de SQL personnalisée écrite afin d'optimiser les recherches et de verrouillage fois. Avec un ORM vous n'avez pas l'habitude d'avoir cette flexibilité.

Donc en gros, oui, vous pouvez faire votre propre pool de connexion et utiliser l'Orm, mais seulement si vous êtes sûrs que vous n'aurez pas besoin de rien de ce que je viens de décrire.

Utilisation DBUtils, simple et fiable.

pip install DBUtils