從0到1學Pandas（六）：Pandas 與數據庫交互

一、數據庫基礎操作
- 1.1 連接數據庫
- 1.2 執行 SQL 查詢
- 1.3 創建與修改表結構
二、數據導入導出
- 2.1 從數據庫讀取數據
- 2.2 將數據寫入數據庫
- 2.3 大數據量處理
三、數據庫事務處理
- 3.1 事務概念與實現
- 3.2 批量數據更新
- 3.3 錯誤處理與回滾
四、數據庫性能優化
- 4.1 查詢性能優化
- 4.2 連接池管理
- 4.3 數據同步策略

一、數據庫基礎操作

1.1 連接數據庫

在 Python 中，使用 Pandas 與數據庫交互時，通常借助SQLAlchemy庫來連接不同類型的數據庫。以下是連接 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等常見數據庫的方法及代碼示例：

SQLite：SQLite 是一個輕量級的嵌入式數據庫，無需單獨的服務器進程，數據存儲在單個文件中。Python 內置了sqlite3模塊，結合SQLAlchemy可以方便地進行連接。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 連接SQLite數據庫，如果文件不存在會自動創建
engine = create_engine('sqlite:///test.db') 
# 使用read_sql_query讀取數據示例，假設數據庫中有table_name表
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine) 
print(df.head())

MySQL：連接 MySQL 數據庫需要安裝mysqlclient或mysql-connector-python庫，這里以mysqlclient為例。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 創建數據庫連接
engine = create_engine('mysql+mysqlclient://username:password@host:port/database_name')
# 執行查詢并讀取數據，假設數據庫中有table_name表
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine)
print(df.head())

其中，username是數據庫用戶名，password是密碼，host是數據庫主機地址，port是端口號，database_name是數據庫名。

PostgreSQL：連接 PostgreSQL 數據庫，同樣借助SQLAlchemy，需要確保安裝了psycopg2庫（用于 Python 與 PostgreSQL 的交互）。

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 構建連接字符串
engine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/database_name')
# 讀取數據，假設數據庫中有table_name表
df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', engine)
print(df.head())

1.2 執行 SQL 查詢

Pandas 提供了read_sql_query和read_sql函數來執行 SQL 查詢語句并獲取數據。read_sql_query用于執行任意 SQL 查詢語句，而read_sql功能更強大，既可以執行 SQL 查詢語句，也可以直接讀取數據庫表。

以 SQLite 數據庫為例，假設數據庫中有一個名為students的表，包含id、name、age、grade字段，執行查詢獲取年齡大于 18 歲的學生信息：

import sqlite3
import pandas as pd# 連接數據庫
conn = sqlite3.connect('test.db')
# 執行SQL查詢語句
query = "SELECT * FROM students WHERE age > 18"
df = pd.read_sql_query(query, conn)# 輸出結果
print(df)
# 關閉連接
conn.close()

在這個示例中，read_sql_query函數接收兩個參數：SQL 查詢語句query和數據庫連接對象conn。它執行查詢后，將結果以 DataFrame 的形式返回。

read_sql函數的使用方式類似，例如：

import sqlite3
import pandas as pdconn = sqlite3.connect('test.db')
# 可以使用參數化查詢防止SQL注入
query = "SELECT * FROM students WHERE grade =?"
params = ('A',)
df = pd.read_sql(query, conn, params=params)
print(df)
conn.close()

這里通過params參數傳遞查詢條件，避免了直接將變量拼接到 SQL 語句中可能帶來的 SQL 注入風險。

1.3 創建與修改表結構

通過 Pandas 結合SQLAlchemy可以實現數據庫表的創建與結構修改。

創建新表：可以先創建一個 Pandas 的 DataFrame，然后使用to_sql方法將其寫入數據庫，從而創建新表。假設要創建一個名為new_table的表，包含col1和col2兩列：

from sqlalchemy import create_engine
import pandas as pd# 創建DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)# 連接數據庫
engine = create_engine('sqlite:///test.db')
# 將DataFrame寫入數據庫創建新表
df.to_sql('new_table', engine, if_exists='replace', index=False)

to_sql方法中的參數if_exists='replace’表示如果表已經存在，就替換掉原來的表；index=False表示不將 DataFrame 的索引寫入數據庫表。

修改表結構：雖然 Pandas 沒有直接修改表結構的內置方法，但可以通過執行 SQL 語句來實現。例如，向剛才創建的new_table表中添加一個新列col3：

from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
# 執行SQL語句添加新列
with engine.connect() as conn:conn.execute("ALTER TABLE new_table ADD COLUMN col3 TEXT")

添加約束條件：同樣通過執行 SQL 語句來添加約束條件。比如，為new_table表的col1列添加唯一約束：

from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
with engine.connect() as conn:conn.execute("ALTER TABLE new_table ADD CONSTRAINT unique_col1 UNIQUE (col1)")

這樣就完成了通過 Pandas 與數據庫交互來創建新表、修改表結構以及添加約束條件的操作。

二、數據導入導出

2.1 從數據庫讀取數據

在 Pandas 中，read_sql函數是從數據庫讀取數據的重要工具，它能執行 SQL 查詢并將結果以 DataFrame 的形式返回，其基本語法為：

pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, chunksize=None)

sql：可以是 SQL 查詢語句，也可以是數據庫表名、視圖名等。例如"SELECT * FROM students" 或 “students” 。
con：數據庫連接對象，可以是SQLAlchemy的Engine對象，也可以是數據庫 URI。如前面連接數據庫示例中創建的engine對象。
index_col：可選參數，指定用作 DataFrame 行索引的列名。例如index_col=‘id’ ，則將數據庫表中的id列作為返回 DataFrame 的索引。
coerce_float：默認為True，嘗試將數值型字符串轉換為浮點數。
params：用于 SQL 查詢的參數，可以是列表、字典或元組，用于防止 SQL 注入。例如params = {‘age’: 20} ，配合 SQL 語句"SELECT * FROM students WHERE age = :age" 。
parse_dates：嘗試將列解析為日期類型，可以是列名的列表。比如parse_dates=[‘birth_date’] ，會將birth_date列解析為日期類型。
chunksize：返回一個可迭代對象，每次迭代返回指定數量的行，用于處理大型數據集。如chunksize = 1000 ，每次讀取 1000 行數據。

性能優化方面，可以從以下幾個角度著手：

優化 SQL 查詢：確保 SQL 查詢語句本身高效，避免全表掃描等低效率操作。例如，在查詢中使用索引，只選擇必要的列。將"SELECT * FROM students"優化為"SELECT id, name FROM students WHERE age > 18" ，減少數據傳輸量。
減少返回數據量：通過LIMIT關鍵字限制返回的行數，或者使用條件篩選只獲取需要的數據。“SELECT * FROM students LIMIT 100” 只返回 100 條數據；“SELECT * FROM students WHERE class = ‘A’” 只返回班級為A的學生數據。
使用合適的數據類型：在read_sql中通過dtype參數指定合適的數據類型，避免數據類型自動轉換帶來的性能開銷。比如dtype = {‘id’: ‘int32’, ‘name’: ‘category’} ，int32比默認的int64占用內存少，category類型適合存儲分類變量。
懶加載和批處理：對于大數據集，使用chunksize參數進行分批讀取，避免一次性加載大量數據到內存。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
query = "SELECT * FROM students"
for chunk in pd.read_sql(query, engine, chunksize = 1000):# 處理每個數據塊print(chunk.shape)

2.2 將數據寫入數據庫

Pandas 的to_sql方法用于將 DataFrame 中的數據寫入 SQL 數據庫，語法如下：

DataFrame.to_sql(name, con, schema=None, if_exists='fail', index=True, index_label=None, chunksize=None, dtype=None, method=None)

name：要寫入的 SQL 表名，例如"new_students" 。
con：數據庫連接對象，與read_sql中的con類似。
schema：指定表所屬的數據庫模式（schema），可選參數，默認None。
if_exists：指定當表存在時的行為，取值有’fail’ 、‘replace’ 、‘append’ 。'fail’表示如果表存在則拋出異常；'replace’表示如果表存在則刪除舊表并創建新表；'append’表示如果表存在則將數據追加到表中。
index：布爾值，指定是否將 DataFrame 的索引作為一列插入到數據庫表中，默認為True 。
index_label：指定索引列的列名，當index=True時生效，如果不指定，默認使用索引的名稱。
chunksize：指定每次插入數據的塊大小，即分批次插入數據，每批次的行數，用于大數據量寫入。
dtype：用于指定列的數據類型，可以是字典形式，鍵為列名，值為對應的數據庫數據類型。例如from sqlalchemy.types import Integer, String ，dtype = {‘id’: Integer, ‘name’: String(50)} 。
method：可選的插入方法，例如’multi’可一次性插入多行，或傳遞自定義插入函數。

在處理數據類型映射時，Pandas 會嘗試自動將 DataFrame 的數據類型映射到數據庫支持的數據類型，但可能并非總是符合預期。因此，通過dtype參數手動指定數據類型很重要。例如，DataFrame 中的字符串列，默認可能會被映射為數據庫中的text類型，如果想要更精確的長度限制，可以指定為String(50) 。

寫入模式選擇方面：

if_exists=‘replace’：適合在需要完全更新表數據時使用，比如每天重新導入最新的全量數據。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///test.db')
data = {'id': [1, 2], 'name': ['Alice', 'Bob']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_sql('students', engine, if_exists='replace', index=False)

if_exists=‘append’：常用于追加新數據，如將新收集的日志數據追加到已有的日志表中。

new_data = {'id': [3], 'name': ['Charlie']}
new_df = pd.DataFrame(new_data)
new_df.to_sql('students', engine, if_exists='append', index=False)

if_exists=‘fail’：當需要確保表不存在才寫入時使用，若表存在則拋出異常，可用于避免意外覆蓋或追加數據。

2.3 大數據量處理

當面對百萬級以上數據量時，一次性讀取和寫入會消耗大量內存，甚至導致程序崩潰，因此分批讀取和寫入是常用的解決方案。
分批讀取：
通過read_sql的chunksize參數實現，每次讀取固定行數的數據塊進行處理。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engineengine = create_engine('sqlite:///big_data.db')
query = "SELECT * FROM large_table"
chunk_size = 100000  # 每次讀取10萬行for chunk in pd.read_sql(query, engine, chunksize=chunk_size):# 對每個數據塊進行處理，例如計算統計信息、清洗數據等processed_chunk = chunk[chunk['column'] > 10] # 將處理后的數據塊寫入新表或進行其他操作processed_chunk.to_sql('new_table', engine, if_exists='append', index=False)

分批寫入：
使用to_sql的chunksize參數，將 DataFrame 分批次寫入數據庫。假設已經讀取并處理好了一個大的 DataFrame big_df ：

big_df.to_sql('destination_table', engine, if_exists='append', index=False, chunksize=50000)

這樣每次會將 5 萬行數據寫入數據庫，減少內存壓力，提高大數據量處理的穩定性和效率。

三、數據庫事務處理

3.1 事務概念與實現

數據庫事務是作為單個邏輯工作單元執行的一系列操作，它具有 ACID 特性：

原子性（Atomicity）：事務中的所有操作要么全部成功執行，要么全部失敗回滾，就像一個不可分割的原子。比如銀行轉賬，從賬戶 A 向賬戶 B 轉 100 元，涉及從賬戶 A 扣款和向賬戶 B 加款兩個操作，這兩個操作必須同時成功或者同時失敗，否則就會出現數據不一致，如錢從 A 賬戶扣了，但 B 賬戶沒收到。
一致性（Consistency）：事務執行前后，數據庫的完整性約束（如主鍵約束、外鍵約束、唯一性約束等）不會被破壞，數據從一個合法狀態轉換到另一個合法狀態。例如，在一個庫存管理系統中，商品的庫存數量不能為負數，當進行出庫操作時，如果庫存數量不足，事務應該回滾，以保證庫存數據的一致性。
隔離性（Isolation）：多個事務并發執行時，每個事務都感覺不到其他事務的存在，它們之間的操作不會相互干擾。不同的事務隔離級別（如讀未提交、讀已提交、可重復讀、可串行化）提供了不同程度的隔離性，以滿足不同應用場景的需求。例如，在一個電商系統中，用戶 A 和用戶 B 同時購買同一件商品，通過隔離性可以保證庫存數量的正確更新，避免超賣現象。
持久性（Durability）：一旦事務提交，它對數據庫所做的修改就會永久保存下來，即使系統發生故障（如斷電、服務器崩潰等）也不會丟失。數據庫通常通過日志（如重做日志、回滾日志）等機制來保證持久性。比如用戶完成一筆訂單支付后，支付記錄會被持久化存儲，不會因為系統故障而消失。

在 Pandas 中實現事務處理，通常需要借助數據庫連接對象的事務管理功能。以 SQLite 數據庫為例，使用sqlite3庫結合 Pandas 時：

import sqlite3
import pandas as pd# 連接數據庫
conn = sqlite3.connect('test.db')
try:# 開始事務conn.execute('BEGIN') # 假設這里有一些Pandas操作，比如從DataFrame寫入數據到數據庫data = {'col1': [1, 2], 'col2': ['a', 'b']}df = pd.DataFrame(data)df.to_sql('transaction_table', conn, if_exists='append', index=False)# 其他數據庫操作，如執行SQL語句更新數據conn.execute("UPDATE transaction_table SET col1 = 10 WHERE col1 = 1")# 提交事務conn.execute('COMMIT') 
except Exception as e:# 回滾事務conn.execute('ROLLBACK') print(f"事務處理失敗，原因: {e}")
finally:# 關閉連接conn.close()

在上述代碼中，通過BEGIN開始事務，在事務塊中進行 Pandas 數據寫入和其他數據庫操作，若所有操作成功，則執行COMMIT提交事務；若出現異常，通過ROLLBACK回滾事務，保證數據的一致性和完整性。

3.2 批量數據更新

在數據庫操作中，經常需要進行批量數據的插入、更新和刪除，以提高操作效率。
批量插入：

使用executemany方法（以 SQLite 為例）：可以通過sqlite3庫的executemany方法實現批量插入。假設要將一個包含多條記錄的列表插入到數據庫表中：

import sqlite3data = [(1, 'Alice', 20),(2, 'Bob', 25),(3, 'Charlie', 30)
]conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
# 插入數據的SQL語句
sql = "INSERT INTO students (id, name, age) VALUES (?,?,?)" 
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
conn.close()

使用 Pandas 的to_sql方法：如前文所述，to_sql方法也支持批量插入，通過chunksize參數控制每次插入的行數，適用于將 Pandas 的 DataFrame 數據插入數據庫。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_enginedata = {'id': [4, 5, 6], 'name': ['David', 'Ella', 'Frank'], 'age': [35, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data)engine = create_engine('sqlite:///test.db')
df.to_sql('students', engine, if_exists='append', index=False, chunksize = 1000)

批量更新：

使用UPDATE語句結合IN條件：當要更新一批具有特定條件的數據時，可以使用UPDATE語句結合IN條件。例如，將students表中id為 1、2、3 的學生年齡都增加 10 歲：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
ids = [1, 2, 3]
# 使用IN條件批量更新
sql = "UPDATE students SET age = age + 10 WHERE id IN ({})".format(','.join('?' * len(ids))) 
cursor.execute(sql, ids)
conn.commit()
conn.close()

使用 Pandas 結合UPDATE語句：如果數據在 Pandas 的 DataFrame 中，可以先根據 DataFrame 中的數據生成更新語句，然后執行。假設 DataFrame df 中包含要更新的數據：

import sqlite3
import pandas as pdconn = sqlite3.connect('test.db')
df = pd.DataFrame({'id': [1, 2], 'age': [22, 27]})for index, row in df.iterrows():sql = "UPDATE students SET age =? WHERE id =?"conn.execute(sql, (row['age'], row['id']))
conn.commit()
conn.close()

批量刪除：

使用DELETE語句結合IN條件：刪除一批滿足特定條件的數據，例如刪除students表中id為 4、5、6 的學生記錄：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
ids = [4, 5, 6]
sql = "DELETE FROM students WHERE id IN ({})".format(','.join('?' * len(ids))) 
cursor.execute(sql, ids)
conn.commit()
conn.close()

3.3 錯誤處理與回滾

在進行數據庫操作時，難免會出現各種錯誤，如 SQL 語法錯誤、數據類型不匹配、違反約束條件等。正確處理這些錯誤并進行事務回滾，對于保證數據的一致性至關重要。

在 Python 中，使用try - except語句塊來捕獲異常并進行處理。以一個涉及數據庫插入和更新操作的事務為例：

import sqlite3conn = sqlite3.connect('test.db')
try:conn.execute('BEGIN')# 插入數據操作sql_insert = "INSERT INTO test_table (col1, col2) VALUES (?,?)"conn.execute(sql_insert, ('value1', 'value2'))# 假設這里出現一個錯誤，比如更新一個不存在的列sql_update = "UPDATE test_table SET non_existent_col =? WHERE col1 =?"conn.execute(sql_update, ('new_value', 'value1')) conn.execute('COMMIT')
except sqlite3.Error as e:# 捕獲到錯誤，回滾事務conn.execute('ROLLBACK') print(f"數據庫操作失敗，原因: {e}")
finally:conn.close()

在上述代碼中，try塊中執行數據庫操作，當執行到更新不存在列的語句時會拋出sqlite3.Error異常，except塊捕獲到異常后，通過ROLLBACK回滾事務，確保之前的插入操作也被撤銷，避免數據不一致。同時，打印出錯誤信息，方便調試和排查問題。如果操作成功，COMMIT會提交事務，將所有操作持久化到數據庫。

四、數據庫性能優化

4.1 查詢性能優化

在數據庫操作中，SQL 查詢性能至關重要，性能瓶頸可能出現在多個方面，通過索引優化和查詢計劃分析能有效提升查詢效率。

分析 SQL 查詢性能瓶頸：
- 全表掃描：當 SQL 查詢未使用索引，數據庫需逐行掃描表中所有記錄，數據量大時效率極低。如電商系統中查詢某品牌商品，若商品表在品牌字段無索引，執行SELECT * FROM products WHERE brand = ‘Apple’ ，隨著products表數據增多，查詢耗時會急劇增加。
- 索引失效：對索引字段進行函數操作、表達式計算或使用不當通配符會使索引失效。日志系統中查詢某時間段日志，SELECT * FROM logs WHERE DATE_FORMAT(log_time, ‘%Y-%m-%d’) = ‘2024-01-01’ ，因對log_time字段使用DATE_FORMAT函數，索引無法正常使用，只能全表掃描。
- 關聯查詢問題：關聯查詢時，若關聯字段無索引或驅動表選擇不當，會導致大量嵌套循環操作，性能下降。訂單系統查詢訂單及用戶信息，SELECT * FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id WHERE o.order_date >= ‘2024-01-01’ ，若orders表數據量大，users表數據量小，且關聯字段user_id和id無索引，查詢性能會很差。
- 子查詢過多嵌套：子查詢會為外部查詢每一行數據執行一次，數據量大時性能損耗嚴重。員工管理系統查詢工資高于部門平均工資的員工，SELECT * FROM employees e WHERE e.salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE department_id = e.department_id) ，隨著employees表數據增加，查詢效率會大幅降低。
索引優化：
- 合理創建索引：根據查詢條件，在WHERE 、JOIN 、ORDER BY等子句中頻繁使用的字段上創建索引。但索引并非越多越好，過多索引會增加數據插入、更新和刪除的開銷。如用戶表常按年齡查詢，可CREATE INDEX idx_age ON users(age) 。
- 使用復合索引：查詢條件涉及多個列時，復合索引可提高性能。如經常按年齡和名字查詢用戶，可CREATE INDEX idx_age_name ON users(age, name) ，注意列順序，最常用作篩選條件的列放前面。
- 避免索引失效：避免對索引字段進行函數操作、表達式計算；模糊查詢避免以通配符開頭；聯合索引要滿足最左前綴原則；確保查詢條件數據類型與索引字段數據類型匹配。
- 刪除冗余和不必要索引：定期審查刪除不再使用或與其他索引存在冗余的索引，減少磁盤空間占用，提升寫入性能。
查詢計劃分析：
多數數據庫提供分析查詢計劃工具，如 MySQL 的EXPLAIN 、Oracle 的EXPLAIN PLAN FOR 。以 MySQL 的EXPLAIN為例：

EXPLAIN SELECT * FROM students WHERE age > 18;

執行結果各列含義：

id：查詢塊 ID，相同值表示可一起優化的查詢塊。
select_type：查詢類型，如SIMPLE （簡單查詢）、SUBQUERY （子查詢）等。
table：涉及的表名。
type：訪問類型，ALL （全表掃描）、index （索引掃描）、range （范圍掃描）、ref （索引查找）等，ALL類型性能最差，應盡量避免。
possible_keys：可能使用的索引。
key：實際使用的索引。
key_len：使用索引的長度。
ref：使用的參考。
rows：估計掃描的行數。
Extra：額外信息，如Using where 表示使用了WHERE條件過濾，Using filesort表示需要額外排序操作。

通過分析執行計劃，能了解查詢執行細節，找出性能瓶頸并優化。

4.2 連接池管理

數據庫連接是一種有限且昂貴的資源，頻繁創建和銷毀數據庫連接會消耗大量時間和系統資源，降低應用程序性能。連接池技術通過預先創建和管理一定數量的數據庫連接，可有效提高數據庫連接效率，減少資源消耗。

連接池的概念與原理：連接池是一種資源池，用于管理和維護數據庫連接。應用程序啟動時，連接池預先創建一定數量（初始連接數）的數據庫連接并放入連接池中。當應用程序需要連接數據庫時，直接從連接池中獲取一個空閑連接，而非重新創建；使用完畢后，連接歸還到連接池中，而非關閉。這樣避免了每次請求都創建和銷毀連接的開銷，提高了并發性能，簡化了連接管理。
常用連接池庫：在 Python 中，結合SQLAlchemy使用時，有多種連接池實現可供選擇：
- 內置連接池：SQLAlchemy內置了簡單連接池，通過create_engine創建引擎時可配置相關參數實現基本連接池功能。

from sqlalchemy import create_engine# 創建數據庫引擎，設置連接池大小為5，最大溢出連接數為10
engine = create_engine('sqlite:///test.db', pool_size = 5, max_overflow = 10)

第三方連接池庫：如DBUtils ，提供更豐富功能和配置選項。使用DBUtils與SQLAlchemy結合：

from dbutils.pooled_db import PooledDB
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine# 創建DBUtils連接池
pool = PooledDB(pymysql, 5, host='localhost', user='root', passwd='password', db='test', port = 3306)# 創建SQLAlchemy引擎，使用DBUtils連接池
engine = create_engine('mysql+mysqlconnector://', creator = pool.connection)

連接池配置參數優化：
- 初始連接數（initialSize）：連接池啟動時創建的初始連接數量。設置較高初始連接數可減少應用程序啟動時連接等待時間，但會增加內存消耗。一般根據應用程序并發連接需求設置，如將初始連接數設置為應用程序并發連接數的 2 - 3 倍。
- 最大連接數（maxPoolSize）：連接池允許創建的最大連接數量，可防止連接池因連接過多導致資源耗盡。根據應用程序最大并發連接需求設置，通常設置為應用程序并發連接數的 1.5 - 2 倍。
- 空閑連接超時時間（idleTimeout）：空閑連接在連接池中保持活動狀態的最長時間，超過該時間空閑連接將被關閉并從連接池中移除。根據應用程序連接使用模式設置，若應用程序長時間不使用連接，可將空閑連接超時時間設置較短以釋放資源；若頻繁使用連接，設置較長以避免頻繁創建和銷毀連接。
- 連接獲取超時時間（connectionTimeout）：應用程序從連接池獲取連接時的最大等待時間，超過該時間獲取連接失敗，可避免應用程序長時間等待無效連接，提高系統響應性。

4.3 數據同步策略

在實時數據更新場景中，數據同步是保證數據一致性和完整性的關鍵操作，增量同步和全量同步是兩種常見實現方法。

增量同步：
- 原理：僅同步自上次同步以來數據庫中發生變更的數據，通過記錄數據變化日志（變更數據捕獲，CDC），將變更日志傳輸到目標數據庫，根據日志信息還原變更前數據狀態。如電商訂單系統，新訂單產生、訂單狀態更新時，增量同步僅傳輸這些變化數據，而非整個訂單表數據。
- 實現方法：
  - 基于時間戳：數據記錄添加update_time （更新時間）字段，每次數據更新時更新該字段。同步時，根據上次同步時間戳，獲取update_time大于上次同步時間的數據進行同步。

-- 假設上次同步時間為'2024-01-01 00:00:00'
SELECT * FROM orders WHERE update_time > '2024-01-01 00:00:00';

基于版本號：為每條數據記錄添加version （版本號）字段，數據更新時版本號遞增。同步時，對比源數據和目標數據版本號，僅同步版本號不同的數據。
基于數據庫日志：利用數據庫事務日志，如 MySQL 的二進制日志（binlog）、PostgreSQL 的預寫式日志（WAL），捕獲數據變更信息并同步到目標數據庫，需數據庫支持相應日志讀取和解析功能。
適用場景：大數據量且數據頻繁更新場景，如大型電商平臺商品庫存實時更新、社交平臺用戶動態實時同步；對實時性要求高的應用，如金融交易系統實時數據更新；數據遷移時減少遷移窗口，降低系統停機時間。
全量同步：
- 原理：將整個數據庫的數據傳輸到目標端，通常通過備份整個源數據庫并恢復到目標數據庫完成，確保數據一致性和完整性。如初次搭建數據倉庫，將業務數據庫數據全量同步到數據倉庫。
- 實現方法：使用數據庫自帶備份恢復工具，如 MySQL 的mysqldump 、PostgreSQL 的pg_dump ；利用 ETL 工具（如 Kettle、FineDataLink）進行全量數據抽取和加載。以mysqldump為例：

# 備份數據庫
mysqldump -u username -p password database_name > backup.sql# 恢復數據庫
mysql -u username -p password database_name < backup.sql

適用場景：首次建立數據同步時，確保源和目標數據庫數據完全一致；數據變更不頻繁且數據量較小場景；對數據完整性要求極高行業，如金融、醫療等，定期全量同步保證數據準確性。
混合使用策略：實際應用中，常結合增量同步和全量同步。初次同步使用全量同步建立基準數據，后續日常數據更新使用增量同步。如數據倉庫與業務數據庫同步，初始全量同步業務數據庫數據到數據倉庫，之后業務數據庫數據變化時，通過增量同步更新數據倉庫，平衡數據一致性、同步效率和資源消耗。