Python腳本訪問PolarDB數據庫速度快卻導致數據庫卡死是什么原因？

python腳本與PolarDB數據庫交互引發的性能瓶頸及解決方案

近期，一個用于從阿里云PolarDB數據庫提取數據的python腳本引發了數據庫性能問題：腳本執行速度極快，但會間歇性地導致數據庫卡死。本文將分析此類問題，并提供相應的解決方案。

問題描述：該Python腳本（示例見圖1）使用sqlboy庫連接PolarDB數據庫并執行SQL查詢。數據庫日志（示例見圖2）顯示數據庫出現卡頓現象。最初懷疑問題與set autocommit=0有關，但實際并非如此。

根本原因分析：問題的核心在于數據庫連接的管理。盡管腳本執行速度很快，但如果每次執行后未正確關閉數據庫連接，則會累積大量未關閉的連接。這些連接會持續占用數據庫資源，最終導致數據庫資源耗盡，從而無響應。

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解決方案：數據庫連接是寶貴資源。Python腳本應在每次查詢后顯式關閉數據庫連接（使用close()方法）。未關閉的連接會占用數據庫服務器的連接池，最終導致數據庫無法處理新的連接請求。因此，必須確保每個數據庫連接在使用完畢后都得到妥善關閉，避免資源泄漏。即使腳本執行速度很快，累積的未關閉連接也會逐漸消耗數據庫資源，最終引發性能問題。 這正是問題的關鍵所在：連接未被關閉。