python mysql连接错误MAX_QUESTIONS资源

Question

我定期(每隔20分钟)从一个小型服务器的MySQL数据库中获取数据。我的数据流已经平稳运行了两个星期，直到今天它中断了，

mysql.connector.errors.ProgrammingError: 1226 (42000): User 'HH' has exceeded the 'max_questions' resource (current value: 60)

我尝试重新启动脚本，但仍然得到相同的错误。当我的脚本每次运行时，它会进行8次查询，因此每小时总共有24次查询，我是如何超过资源的？每个查询都非常简单，我请求具有特定站点ID且在特定时间戳之后的记录。下面是我用来请求数据的两个函数

import pandas as pd
import mysql.connector as mysql
from datetime import datetime, timedelta

    def grabSoilAfter(self, lastTime, station_name, sensor_id):
        
        db = mysql.connect(
            host = self.host,
            user = self.user,
            database = self.database,
            password = self.password
            )
        cursor = db.cursor()
        

        cols = ['data' + str(k) for k in range(0, 7)]
        cols_str = ', '.join(cols)
        

        sql_command = "select add_utc, " + cols_str + ' from weatherdata' +   \
                        ' where station_ID = \''+station_name +     \
                        '\' and add_utc > \'' + lastTime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + '\' ' +   \
                        'order by add_utc asc'   
        cursor.execute(sql_command)
        dat = cursor.fetchall() ## it returns a list of all databases present
        dat_pd = pd.DataFrame(dat, columns = ['time_utc','4inch', '8inch', '12inch', '16inch', '20inch', '24inch', '28inch'])
         
        cursor.close()
        db.close()
        
        return dat_pd

    def grabWeatherAfter(self, lastTime, station_name, sensor_id):
        
        db = mysql.connect(
            host = self.host,
            user = self.user,
            database = self.database,
            password = self.password
            )            
        cursor = db.cursor()
        
        cols = ['data' + str(k) for k in range(0, 7)]
        cols_str = ', '.join(cols)
        

        sql_command = "select add_utc, " + cols_str +' from weatherdata' +   \
                        ' where station_ID = \''+station_name +     \
                        '\' and add_utc > \'' + lastTime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + '\' ' +   \
                        'order by add_utc asc' 
        dat = pd.read_sql_query(sql_command, db)
        db.close()

对于函数grabWeatherAfter()，我使用pandas.dataframe.read_sql_query自动格式化数据。我应该怎么做才能将我的QUESTIONS降低到60以下

Answer 1

假设"max_questions“是围绕"max_connections”的某种转换问题，那么您可能需要停止为每个查询初始化一个新的数据库连接，而是重用一个连接。

Answer 2

您可以在phpmyadmin或mysql console上尝试此操作，但您登录的用户应具有进行这些更改的权限。

就像一个普通的查询一样运行它，与选择哪个数据库无关。重要的是，您的db用户应该对此拥有特权。

对于unlimited，您可以将max_questions设置为0，也可以将其设置为任何特定值

SET @MAX_QUESTIONS=0;
FLUSH PRIVILEGES;