随着python程序获取更多数据，MySQL查询需要更长的时间

我的SQL数据库有大约20万个表，我正在制作一个简单的程序，从每个表中获取一些数据。该查询类似于：

cur.execute("SELECT * FROM `%s`" % (tablename))

当我在一个表名列表中循环并执行这个查询时，每次都会花费越来越长的时间。开始时，运行查询所需时间不到1毫秒，但到最后，每次查询所需时间高达70毫秒

是什么可能导致这种减速？如果我让程序在中途休眠10秒，查询仍然和休眠前一样慢。唯一能让它再次快速运行的是重新启动程序

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感谢您的帮助

[按要求作为答案发布]

有关一些有用的建议，请参见评论

对于一个实用的短期解决方案，您可以尝试每1000个表关闭并重新打开一次连接

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但根本原因是表太多，如果可能的话，应该解决这个问题

这可以通过每1000个请求重新连接到数据库来解决。

您的数据库有二十万个表吗？当您从第一个表转到最后一个表时，这些表是否包含更多数据？如果你从最后一张桌子开始走到第一张桌子，会发生什么？疯狂的、可能毫无价值的猜测：访问表#200000比访问表#1需要更长的时间。我怀疑MySQL是否针对200000个表进行了优化。事实上，如果您有200000个表，闻起来您的设计有问题。如果您访问的第一个表，无论它在数据库中的何处，发生得很快，然后事情就会变慢，关闭每个光标后可能没有处理资源。我不是python程序员，所以一个有用的答案超出了我的能力。根据@BobKaufman的评论，如果你能排除python代码（保存资源、填充内存等）是原因，那么访问mysql中那么多表似乎就是原因。可能数据库正在试图缓存数据，或者存在占用资源的bug。对于一个实用的短期解决方案，您可以尝试每1000个表关闭并重新打开一次连接。但我也同意其他意见，即这是太多的表，您应该合并它们。