Python 如何正确处理数据库连接？

我想优化我的系统，能够处理大量的用户。即使这个网站永远不会流行，我也要把事情做好

无论如何，我目前正在使用两种数据库解决方案的组合：

1.) Either SQL (mysql, postgre) via SQLAlchemy OR MongoDB
2.) Redis

我使用Redis作为“热”数据库（因为它的速度快得多，并且在主数据库解决方案上释放压力），而不是通过cron任务在两个数据库之间同步数据。我使用Redis进行会话管理、统计等。然而，如果我的Redis服务器崩溃，站点将保持运行（回退到sql/mongo）

这就是我对数据的设计。现在我想做正确的连接

由于99%的页面都需要sql/mongo和redis，我目前的设计如下：

- When new HTTP request comes in, I connect to all databases
- When page finishes rendering, I disconnect from databases

现在很明显，我正在进行大量的连接/断开连接。我已经计算过，这种模式可以维持相当数量的游客，但我想知道是否有更好的方法来做到这一点

请求之间的持续连接是否会提高性能/负载，或者大量打开的连接是否会阻塞服务器？ 您是否建议创建一个连接池？如果是这样，什么时候应该创建连接池，模型应该如何访问它（或者从中获取连接对象）

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如果这些问题很愚蠢，我很抱歉，但我是个新手。

我不认为这是一个事先优化事情的好方法。你们不知道瓶颈会在哪里出现，你们可能只是在浪费时间去做你们将来不需要的事情

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如果要使用ORM，可以在以后更改数据库类型，所以现在可以使用任何数据库类型。无论如何，如果你的网站人气高涨，你将需要获得更多的服务器，添加一些任务队列（芹菜）等。你以后可以做很多事情来优化。现在你应该专注于让你的网站流行起来，并使用将来可以扩展的技术

> P>如果你要打开连接，你应该绝对考虑池，以避免使用每个会话连接或类似的东西（只要它们被正确地锁定以避免泄漏）。尽管如此，这样做的必要性还不清楚。如果您可以量化系统与数据库的平均/最坏连接时间，那么您将能够做出更加明智的决策

尝试运行一个或多个脚本来敲打您的系统，并调查与DB相关的计时。这将帮助您立即决定是否保持持久连接，并为以后提供一个方便的DB加载脚本