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MySQL MCP 使用案例

## 概述

  

MySQL MCP(MySQL Multi-Channel Protocol)是MySQL的多通道协议实现,提供了高效的数据库连接池和负载均衡功能。本文档将介绍MySQL MCP的基本使用方法和常见案例。

  

## 环境准备

  

### 安装MySQL MCP

  

```bash

pip install mysql-mcp

```

  

### 基本配置

  

创建配置文件 `mcp_config.json`:

  

```json

{

  "master": {

    "host": "主数据库IP",

    "port": 3306,

    "user": "用户名",

    "password": "密码",

    "database": "数据库名"

  },

  "slaves": [

    {

      "host": "从数据库1IP",

      "port": 3306,

      "user": "用户名",

      "password": "密码",

      "database": "数据库名"

    },

    {

      "host": "从数据库2IP",

      "port": 3306,

      "user": "用户名",

      "password": "密码",

      "database": "数据库名"

    }

  ],

  "connection_pool": {

    "min_connections": 5,

    "max_connections": 20,

    "idle_timeout": 300

  }

}

```

  

## 基本使用案例

  

### 案例1: 连接数据库

  

```python

from mysql_mcp import ConnectionPool

  

# 初始化连接池

pool = ConnectionPool.from_config("mcp_config.json")

  

# 获取连接

connection = pool.get_connection()

  

try:

    # 使用连接

    with connection.cursor() as cursor:

        cursor.execute("SELECT VERSION()")

        version = cursor.fetchone()

        print(f"数据库版本: {version[0]}")

finally:

    # 归还连接到连接池

    connection.close()

```

  

### 案例2: 读写分离

  

```python

from mysql_mcp import ConnectionPool

  

pool = ConnectionPool.from_config("mcp_config.json")

  

# 写操作 - 使用主库

def insert_data(name, age):

    connection = pool.get_master_connection()

    try:

        with connection.cursor() as cursor:

            sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"

            cursor.execute(sql, (name, age))

        connection.commit()

    finally:

        connection.close()

  

# 读操作 - 使用从库

def get_user(user_id):

    connection = pool.get_slave_connection()

    try:

        with connection.cursor() as cursor:

            sql = "SELECT * FROM users WHERE id = %s"

            cursor.execute(sql, (user_id,))

            return cursor.fetchone()

    finally:

        connection.close()

  

# 使用示例

insert_data("张三", 25)

user = get_user(1)

print(user)

```

  

### 案例3: 事务处理

  

```python

from mysql_mcp import ConnectionPool

  

pool = ConnectionPool.from_config("mcp_config.json")

  

def transfer_money(from_account, to_account, amount):

    connection = pool.get_master_connection()

    try:

        connection.begin()

        with connection.cursor() as cursor:

            # 检查余额

            cursor.execute("SELECT balance FROM accounts WHERE id = %s FOR UPDATE", (from_account,))

            from_balance = cursor.fetchone()[0]

            if from_balance < amount:

                raise Exception("余额不足")

            # 更新转出账户

            cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance - %s WHERE id = %s",

                          (amount, from_account))

            # 更新转入账户

            cursor.execute("UPDATE accounts SET balance = balance + %s WHERE id = %s",

                          (amount, to_account))

        connection.commit()

        return True

    except Exception as e:

        connection.rollback()

        print(f"转账失败: {e}")

        return False

    finally:

        connection.close()

```

  

### 案例4: 批量操作

  

```python

from mysql_mcp import ConnectionPool

  

pool = ConnectionPool.from_config("mcp_config.json")

  

def batch_insert(users):

    connection = pool.get_master_connection()

    try:

        with connection.cursor() as cursor:

            sql = "INSERT INTO users (name, age, email) VALUES (%s, %s, %s)"

            cursor.executemany(sql, users)

        connection.commit()

        print(f"成功插入 {len(users)} 条记录")

    finally:

        connection.close()

  

# 批量插入示例

users_data = [

    ("李四", 30, "lisi@example.com"),

    ("王五", 25, "wangwu@example.com"),

    ("赵六", 35, "zhaoliu@example.com")

]

batch_insert(users_data)

```

  

### 案例5: 连接池监控

  

```python

from mysql_mcp import ConnectionPool

  

pool = ConnectionPool.from_config("mcp_config.json")

  

# 获取连接池状态

def get_pool_status():

    status = pool.get_status()

    print(f"总连接数: {status['total_connections']}")

    print(f"活跃连接数: {status['active_connections']}")

    print(f"空闲连接数: {status['idle_connections']}")

    print(f"等待连接数: {status['waiting_connections']}")

    return status

  

# 使用示例

get_pool_status()

```

  

## 高级用法

  

### 自定义负载均衡策略

  

```python

from mysql_mcp import ConnectionPool, LoadBalancer

  

class CustomLoadBalancer(LoadBalancer):

    def select_slave(self, slaves):

        # 自定义选择从库的逻辑

        # 例如: 根据从库的响应时间来选择

        return min(slaves, key=lambda slave: slave.response_time)

  

# 使用自定义负载均衡器

pool = ConnectionPool.from_config("mcp_config.json", load_balancer=CustomLoadBalancer())

```

  

### 故障转移处理

  

```python

from mysql_mcp import ConnectionPool, FailoverStrategy

  

# 配置故障转移策略

config = {

    "failover": {

        "retry_attempts": 3,

        "retry_delay": 1,

        "auto_reconnect": True

    }

}

  

pool = ConnectionPool.from_config("mcp_config.json", failover_strategy=FailoverStrategy(**config["failover"]))

  

# 带有故障转移的查询

def query_with_failover(sql, params=None):

    retries = 0

    while retries < 3:

        try:

            connection = pool.get_connection()

            try:

                with connection.cursor() as cursor:

                    cursor.execute(sql, params)

                    return cursor.fetchall()

            finally:

                connection.close()

        except Exception as e:

            retries += 1

            if retries >= 3:

                raise Exception(f"查询失败,已重试3次: {e}")

            print(f"查询失败,正在重试 ({retries}/3)")

```

  

## 性能优化建议

  

1. **合理设置连接池大小**:根据服务器性能和负载情况调整最小和最大连接数。

  

2. **监控连接使用情况**:定期检查连接池状态,避免连接泄漏。

  

3. **设置合理的超时时间**:防止长时间未使用的连接占用资源。

  

4. **使用预编译语句**:对于频繁执行的SQL语句,使用预编译语句可以提高性能。

  

## 总结

  

MySQL MCP提供了高效的数据库连接池管理和读写分离功能,通过以上案例可以看出,使用MySQL MCP可以显著提高数据库操作的性能和稳定性。在实际应用中,可以根据具体需求进行配置和优化,以达到最佳的使用效果。

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