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Mysql慢查询_mysql并发查询

查询日志概念 MySQL的慢查询日志是MySQL提供的一种日志记录,它用来记录在MySQL中响应时间超过阀值的语句,具体指运行时间超过long_query_time值的SQL,则会被记录到慢查询日志中...默认情况下,Mysql数据库并不启动慢查询日志,需要我们手动来设置这个参数,当然,如果不是调优需要的话,一般不建议启动该参数,因为开启慢查询日志会或多或少带来一定的性能影响。...慢查询日志支持将日志记录写入文件,也支持将日志记录写入数据库表。 相关的参数设置 slow_query_log :是否开启慢查询日志,1表示开启,0表示关闭。...log_queries_not_using_indexes:未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。 log_output:日志存储方式。...系统变量log-queries-not-using-indexes:未使用索引的查询也被记录到慢查询日志中(可选项)。如果调优的话,建议开启这个选项。

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Python采用并发查询mysql以及调用API灌数据 (一)

执行流程如下 那么根据流程所需要的功能,需要以下的实例进行支撑: 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:本章节先实现 2、3两点的实例。...查询数据库实例(PyMySQL连接mysql数据库) PyMySQL是一个纯Python写的MySQL客户端,它的目标是替代MySQLdb,可以在CPython、PyPy、IronPython和Jython...,然后调用API进行post请求即可,那么下面单独写一个查询的实例。...编写执行POST请求API的代码实例 注意:Python中的请求体需要填写null的时候用None替换。...在上面的内容中已经有了基本执行的示例,但是如果需要频繁操作,肯定需要抽象相关的方法类,下一篇章Python采用并发查询mysql以及调用API灌数据 (二) - PyMysql操作数据库基本类封装

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Python采用并发查询mysql以及调用API灌数据 (八)- 异步并发加锁,保证数据安全

前情回顾 上一篇文章已经编写了异步并发API请求灌数据,那么本章节我们来继续编写异步并发加锁,保证数据安全 实战任务 本次因为服务架构重构,表优化、重构,带来的任务就是需要从原来的mysql...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能,需要以下的实例进行支撑: 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:循环查询处理并发数据,并且加锁保证数据安全 给查询数据表添加...is_import字段,在mysql表中添加查询标识,插入成功则为1,无插入则为0 然后初始化 is_import = 0 即可,下面来给我们之前的model方法的查询中添加条件查询。...在消费者方法中引用更新方法 此时消费者已经在上一个篇章中写了异步并发的方法,但是这样调用的话,会导致mysql更新的时候报错。 为了保证数据安全,我只能降低效率,增加锁了。...例如: 1、使用查询分页再开启线程并发处理。 2、拆分生产者与消费者,加入rabbitmq等中间件来对付异常处理

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并发篇-python并发通信

使用多线程实现并发服务器与使用多进程实现并发服务器 ? python支持的并发分为多线程并发和多进程并发还有异步IO。...多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便; 多线程并发则由程序员管理并发处理的任务,这种并发方式可以方便地在线程间共享数据...对于计算密集型程序,多进程并发优于多线程并发。...对于多进程并发python支持两种实现方式 一种是采用进程安全的数据结构:multiprocessing.JoinableQueue,这种数据结构自己管理“加锁”的过程,程序员无需担心“死锁”的问题;...python还提供了一种更为优雅而高级的实现方式:采用进程池。

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Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)的实现代码

后来开通了服务,QPS提高到了20,阻塞式请求满足不了这个QPS了,于是使用了GRequests来并发请求数据,但这里又遇到了一个问题:并发太快,服务器通过发送错误码拒绝了很多数据的响应,造成了资源的浪费...for url in urls ] * 1000 rate = 20 # 表示 20 请求/秒 time.sleep(1)   这是最简单的方法,通过time.sleep(1)阻塞进程来控制每秒并发数量...grequests.map(req_group) sleep(1) print(ret) 令牌桶(token bucket)方法   这种方法较精确,可以确保误差不超过±1(当然前提是你的电脑和目标服务器都能承受的了高并发...,可以考虑使用time.sleep(1)简单快捷;当并发请求数量较大时,使用令牌桶(token bucket)方法能最大化利用每一秒;如果不想写太多代码,可以使用GRequests-Throttle包进行请求流量控制...到此这篇关于Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)实现的文章就介绍到这了,更多相关Python并发请求下限制QPS(每秒查询率)实现内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Python采用并发查询mysql以及调用API灌数据 (七)- 字典合并处理以及并发实现分析

前情回顾 上一篇文章已经编写了解决datetime类型需要序列化的问题,那么本章节我们来继续编写循环请求API灌入数据,以及并发实现的初步分析。...执行流程如下 那么根据流程所需要的功能,需要以下的实例进行支撑: 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:循环请求API灌入数据以及并发实现分析 循环请求API示例...那么下一步就是要考虑如何并发高效处理这些数据了。 那么下面来分析一下,哪个步骤耗时比较长。 看看代码,可以知道这个循环是需要等待每次API请求后,返回结果再进行下一个循环执行的。...# 结束计时 elapsed = (time.clock() - start) print("Time used:",elapsed) 那么将这个耗时较长请求API的工作进行异步并发...首先看一个并发异步的调用示例 参考:python 实现异步执行 #coding:utf-8 from threading import Thread from time import sleep

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Python采用并发查询mysql以及调用API灌数据 (五)- 查询mysql数据,拼接进行POST请求

执行流程如下 那么根据流程所需要的功能,需要以下的实例进行支撑: 1.并发实例 2.查询数据实例 3.执行post请求实例 目标:编写Http执行POST请求的基本类方法 编写test03....编写model类,抽象查询的过程方法 models.py 我新建了一个core文件夹目录,然后新建一个models,专门用来处理查询以及调用API发送请求的业务处理。...DB_NAME = '#####注释####' # 设置需要查询的表明 TABLE_NAME = '#####注释####' # 数据查询 select_fields...将返回的查询结果转化为字典类型数据 其中查询的旧表字段与新表的字段应该要用字典进行一一映射关联,方便后续调用。...1、定义字典存储 旧表字段 《==》新表字段的映射关系 2、获取旧表字段数据,进行数据查询 3、获取新表字段对应存储数据,再次使用API请求新表,灌入数据 # 设置字段映射字典: 旧表查询字段 ==

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Python并发处理

/usr/bin/python #code to execute in an independent thread import time def countdown(n):     while n...一旦执行,各个线程独立运行,直到目标函数返回结果,可以使用is_alive()查询一个线程实例是否正在运行。...基于这个原因,Python线程不能用于那些需要大量计算的任务。Python线程更适合用于I/O处理,处理那些执行阻塞操作例如等待I/O,等待数据库操作结果等的代码的并发执行。...2.判断一个线程是否已经启动 Problem: 已经启动一个线程,但是想要知道它什么时候开始运行的 Solution: Python线程的一个关键特性就是它们独立执行并且非确定性。...每次释放信号量,只有一个worker将被唤醒和运行 直接在python终端执行将无任何反应并且无法终止程序 # python semaphore.py  ^C^C^C^C^C^C^C 在ipython终端中输入以上程序然后执行

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python并发 1:使用 futures 处理并发

作为Python程序员,平时很少使用并发编程,偶尔使用也只需要派生出一批独立的线程,然后放到队列中,批量执行。...所以,不夸张的说,虽然我知道线程、进程、并行、并发的概念,但每次使用的时候可能还需要再打开文档回顾一下。...Future 封装待完成的操作,可放入队列,完成的状态可以查询,得到结果(或抛出异常)后可以获取结果(或异常)。...Future 封装待完成的操作,可放入队列,完成的状态可以查询,得到结果(或抛出异常)后可以获取结果(或异常)。 Future 表示终将发生的事情,而确定某件事情会发生的唯一方式是执行的时间已经排定。...顺便再推荐一下 《流畅的python》,绝对值得一下。 下一篇笔记应该是使用 asyncio 处理并发。 最后,感谢女朋友支持。

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