理解python中的DB连接池

Question

我不确定我是否理解python中DB连接池的用例(例如:心理学、2、池和mysql.connector.pooling)。在我看来，在python中，由于GIL，通常使用多进程而不是多线程方法来实现并行性，而在多进程情况下，这些池并不十分有用，因为每个进程都将初始化自己的池，并且一次只运行一个线程。这是正确的吗？在使用多个进程时，是否存在共享DB连接池的策略，如果没有，池的有用性是否仅限于多线程python应用程序，或者是否存在其他可以使用它们的方案？

Answer 1

基思

你走在正确的轨道上。正如S.O帖子"Accessing a MySQL connection pool from Python multiprocessing“中提到的，：

Making a seperate pool for each process is redundant and opens up way
too many connections.

查看另一个S.O帖子"What is the best solution for database connection pooling in python?"，它包含python中的一个示例池解决方案。这篇文章还讨论了如果应用程序变成多线程的话，db池的局限性：

Making your own connection pool is a BAD idea if your app ever decides to start using 
multi-threading. Making a connection pool for a multi-threaded application is much 
more complicated than one for a single-threaded application. You can use something 
like PySQLPool in that case.

在python中实现db池方面，正如"Application vs Database Resident Connection Pool“中提到的，如果您的数据库支持它，最好的实现将包括：

Let connection pool be maintained and managed by database itself 
(example: Oracle's DRCP) and calling modules just ask connections from the connection 
broker described by Oracle DRCP.

如果你有任何问题请告诉我!