大家好，今天小編來為大家解答mysql監控這個問題，如何用python監視mysql數據庫的更新很多人還不知道，現在讓我們一起來看看吧！
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我遇到過和題主一樣的問題，其實每種數據庫都能找到一些方法去監控數據的變化，比如mysql可以通過配置my.ini將數據庫操作日志寫到文本文件中，然后通過分析文本去獲取變化。但是這樣處理實在缺少Python精神：一是你的代碼同特定數據庫深度耦合，如果后續會遷移到其它數據庫問題很多；二是這種代碼安裝部署很麻煩，需要系統管理員去配合修改mysql設置，而且對mysql的性能影響也需要測試人員進行深度測試。
最終，我選擇了一種看起來有點笨，但卻非常通用，而且對數據庫的性能影響也能預估的方法：使用sql語句去監控數據表的變化。
這種方法具有以下優點：
只使用sql語句，很容易移植到其它數據庫系統中使用。定義好輪詢間隔時間，可以有效的控制對數據庫系統的資源占用。安裝配置非常簡單，無需修改數據庫系統的設置。設計思路非常簡單，每隔固定間隔檢查一下數據表，如果有新的記錄觸發回調函數。通常的業務需要兩種監控模式，一是新增記錄監聽（我稱之為listen），二是監控已有記錄的變化（稱之為moniter）。
新增記錄的監聽所有待監聽的表需要有一個自增的字段id，只要判斷上一次輪詢后有沒有新的id出現即可。你需要將上一次處理的最后一個id存儲下來，這里我只用了一個變量去存儲，你可能需要把它持久存在磁盤或數據庫里。代碼原型如下：
#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importthreadingclassBaseListener(object):#使用一個線程啟動監聽def__init__(self):self.checkpoint=0self.listen_thread=threading.Thread(name="Listener",target=self.do_listen)self.listen_thread.start()defstart(self):self.stop_flag=Falsedefstop(self):self.stop_flag=Truedefset_checkpoint(self,v):#設置監聽的斷點，如果需要可以持久存儲在磁盤上self.checkpoint=vdefget_checkpoint(self):returnself.checkpointdefdo_listen(self):whileTrue:ifnotself.stop_flag:#監聽用sql語句，應當以id倒排，需要使用WHEREid>{CHECK_POINT}進行篩選，如sql="SELECT*FROMaWHEREid>{CHECK_POINT}ORDERBYidDESC"checkpoint=self.get_checkpoint()sql_listen=sql.replace("{CHECK_POINT}",checkpoint)#fetchall為讀取全部記錄的語句recs=self.fetchall(sql_listen)forrecinrecs:rec_id=rec.get('id')self.callback(rec)self.set_checkpoint(rec_id)#根據情況設置輪詢時間time.sleep(1)defcallback(self,dictdata):#這是do_listen調用的一個回調函數，把數據傳過來處理，在子類中實現print"Shouldbeimplementedinsubclasses！"已有記錄是否變化為了更加通用，我們可以抽象為，某一個sql語句查詢結果是否有變化。查詢結果通常是一個結構體，在Python里面無法有效的比較一個結構體是否有變化，我們可以使用討巧的辦法：將這個結構體序列化后去做比較，我選擇了pickle去做序列化操作，它比json更加高效和穩定一些。很明顯，這里的一個關鍵是你需要存儲上一次查詢得到的數據才能和最近一次查詢做比較。代碼原型如下：
#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importthreadingimportpickleclassBaseMonitor(object):"""監聽數據變化的基類"""def__init__(self):self.prev_data=Noneself.stop_flag=Trueself.monitor_thread=threading.Thread(name="Monitor",target=self.do_monitor)self.monitor_thread.start()defstart(self):self.stop_flag=Falsedefstop(self):self.stop_flag=Truedefdo_monitor(self):whileTrue:ifnotself.stop_flag:self.execute(self.extra_sql)data=self.fetchall(self.base_sql)ifdata:str_data=pickle.dumps(data)ifstr_data!=self.prev_data:self.callback(data)self.prev_data=str_datadefcallback(self,dictdata):#這是do_monitor調用的一個回調函數，把數據傳過來處理，在子類中實現print"Shouldbeimplementedinsubclasses！"如何使用使用這兩個類，只需要繼承它們，并實現callback函數就好。如：
classListenTest(BaseListener):defcallback(self,dictdata):print"LISTEN:",dictdataif__name__=="__main__":ad=ListenTest()ad.start()希望上面的思路或多或少能幫到你。
如果mysqld占用CPU過高，可以嘗試以下幾個解決方法：
1.優化查詢：檢查是否有復雜且低效的查詢語句，嘗試使用索引來提高查詢性能。
2.調整配置參數：檢查mysqld的配置文件，如my.cnf，適當調整參數，例如增加緩沖區大小或調整線程數，以提高性能。
3.檢查系統資源：確保服務器硬件資源（如內存和磁盤）足夠支持數據庫運行，并且沒有其他應用程序占用過多資源。
4.更新數據庫版本：如果使用的是舊版本的MySQL，升級到最新的穩定版本可能會解決一些性能問題。
5.查詢優化工具：使用MySQL提供的性能分析工具（如Explain，MySQLSlowQueryLog等）來分析慢查詢，找出性能瓶頸并進行優化。
6.數據庫緩存：合理配置MySQL的查詢緩存，以減少對CPU的負載。
7.考慮分布式架構：如果數據庫負載過高，可以考慮將數據庫拆分成多個實例，并使用分布式架構來分擔負載。
請注意，以上方法適用于一般情況，但具體解決方案可能因系統環境和數據庫配置而有所不同。建議在操作前備份數據，并在進行任何更改之前先測試。
關于mysql監控和如何用python監視mysql數據庫的更新的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。
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