python 统计MySQL大于100万的表

Posted 肖祥

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python 统计MySQL大于100万的表相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、需求分析

线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化。

需要筛选出符合条件的表,统计到excel中,格式如下:

库名 表名 行数
db1 users 1234567

 

 

 

二、统计表的行数

统计表的行数,有2中方法:

1. 通过查询mysql的information_schema数据库中INFODB_SYS_TABLESTATS表,它记录了innodb类型每个表大致的数据行数

2. select count(1) from 库名.表名 

 

下面来分析一下这2种方案。

第一种方案,不是精确记录的。虽然效率快,但是表会有遗漏!

第二钟方案,才是准确的。虽然慢,但是表不会遗漏。

 

备注:

count(1)其实这个1,并不是表示第一个字段,而是表示一个固定值。

count(1),其实就是计算一共有多少符合条件的行。
1并不是表示第一个字段,而是表示一个固定值。
其实就可以想成表中有这么一个字段,这个字段就是固定值1,count(1),就是计算一共有多少个1.

 

写入json文件

下面这段代码,是参考我之前写的一篇文章:

https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9901692.html

 

在此基础上,做了部分修改,完整代码如下:

#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8

import pymysql
import json

conn = pymysql.connect(
    host="192.168.91.128",  # mysql ip地址
    user="root",
    passwd="root",
    port=3306,  # mysql 端口号,注意:必须是int类型
    connect_timeout = 3  # 超时时间
)

cur = conn.cursor()  # 创建游标

# 获取mysql中所有数据库
cur.execute(\'SHOW DATABASES\')

data_all = cur.fetchall()  # 获取执行的返回结果
# print(data_all)

dic = {}  # 大字典,第一层
for i in data_all:
    if i[0] not in dic:  # 判断库名不在dic中时
        # 排序列表,排除mysql自带的数据库
        exclude_list = ["sys", "information_schema", "mysql", "performance_schema"]
        if i[0] not in exclude_list:  # 判断不在列表中时
            # 写入第二层数据
            dic[i[0]] = {\'name\': i[0], \'table_list\': []}
            conn.select_db(i[0])  # 切换到指定的库中
            cur.execute(\'SHOW TABLES\')  # 查看库中所有的表
            ret = cur.fetchall()  # 获取执行结果

            for j in ret:
                # 查询表的行数
                cur.execute(\'select count(1) from `%s`;\'% j[0])
                ret = cur.fetchall()
                # print(ret)
                for k in ret:
                    print({\'tname\': j[0], \'rows\': k[0]})
                    dic[i[0]][\'table_list\'].append({\'tname\': j[0], \'rows\': k[0]})


with open(\'tj.json\',\'w\',encoding=\'utf-8\') as f:
    f.write(json.dumps(dic))
View Code

 

三、写入excel中

直接读取tj.json文件,进行写入,完整代码如下:

#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8

import xlwt
import json
from collections import OrderedDict

f = xlwt.Workbook()
sheet1 = f.add_sheet(\'统计\', cell_overwrite_ok=True)
row0 = ["库名", "表名", "行数"]

# 写第一行
for i in range(0, len(row0)):
    sheet1.write(0, i, row0[i])

# 加载json文件
with open("tj.json", \'r\') as load_f:
    load_dict = json.load(load_f)  # 反序列化文件
    order_dic = OrderedDict()  # 有序字典
    for key in sorted(load_dict):  # 先对普通字典key做排序
        order_dic[key] = load_dict[key]  # 再写入key

    num = 0  # 计数器
    for i in order_dic:

        # 遍历所有表
        for j in order_dic[i]["table_list"]:
            # 判断行数大于100万时
            if j[\'rows\'] > 1000000:
                # 写入库名
                sheet1.write(num + 1, 0, i)
                # 写入表名
                sheet1.write(num + 1, 1, j[\'tname\'])
                # 写入行数
                sheet1.write(num + 1, 2, j[\'rows\'])
                num += 1  # 自增1

    f.save(\'test1.xls\')
View Code

 

执行程序,打开excel文件,效果如下:

 

以上是关于python 统计MySQL大于100万的表的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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