Python串行与并行查询数据库实例：多线程操作与性能优化

本文档主要探讨了在Python中实现串行执行与并行执行的方法，通过使用多线程来提高程序的并发性能。首先，作者引入了所需的库，如`threading`、`time`、`cx_Oracle`、`pprint`和`csv`，以便于处理数据库查询操作。 在串行执行部分，作者定义了一个名为`query01`的函数，它使用`cx_Oracle`连接数据库，并执行一个SQL查询，获取`TEST100`表中ID为10的记录。接着，`query02`和`query03`函数分别对应ID为20和30的查询。每个函数内部都包含了查询数据、打印结果和返回数据的过程。由于它们按顺序执行，这种执行方式被称为串行，因为一个函数完成后才会执行下一个。 为了实现并行执行，文档展示了如何利用Python的多线程特性。在`query01`函数中，创建了一个新的线程`tname`，然后将ID参数设置为10，准备一个预编译的SQL语句来执行查询。这种方式可以复用相同的SQL语句模板，提高代码的可维护性。通过`threading.current_thread()`获取当前线程的名称，然后在每个线程中独立执行查询并获取结果。`cursor.close()`确保在每个线程结束后关闭数据库连接。 并行执行的关键在于启动多个线程，如可以同时调用`query01()`, `query02()`, 和 `query03()`。这样，这三个查询将会并发执行，尽管它们在不同的线程中，但理论上可以同时利用多个CPU核心，从而加快查询速度。然而，需要注意的是，Python的全局解释器锁（GIL）可能会限制多线程的真正并行性，尤其是在CPU密集型任务中，对于IO密集型任务（如数据库查询），多线程通常能带来显著性能提升。 总结来说，这个Python代码示例演示了如何通过多线程实现数据库查询的串行和并行执行，展示了如何在Python中管理和协调线程，以及如何使用预编译语句优化SQL查询。理解并行编程和Python中的线程管理对于高效利用多核处理器和优化数据库查询性能至关重要。