MySQL服务器无响应的同时脚本

1. 增加超时时间和重试机制

在脚本中增加超时时间和重试机制，以便在服务器无响应时能够重新连接。以下是一个示例：

import mysql.connector
import time

# 连接数据库
def connect():
    try:
        return mysql.connector.connect(host='localhost', user='root', password='1234', database='test')
    except mysql.connector.Error as error:
        print(error)

# 执行SQL查询
def execute_query(query):
    conn = connect()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query)
    res = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return res

# 执行查询并重试
def execute_query_retry(query, max_retry=3, timeout=10):
    retry_count = 0
    while True:
        try:
            return execute_query(query)
        except mysql.connector.errors.OperationalError as error:
            if retry_count < max_retry:
                retry_count += 1
                print(f'Retrying... {max_retry-retry_count} attempts left')
                time.sleep(timeout)
            else:
                raise error

2. 优化数据库索引

如果数据库表有大量数据并且缺乏合适的索引，可能会导致查询变慢，从而导致脚本超时。因此，可以通过优化数据库索引来改善性能。

以下是一个示例SQL语句，用于为某个表创建索引：

CREATE INDEX idx_column ON table_name(column_name);

3. 增加服务器性能

如果服务器的性能较低，可能会导致无法响应大量的查询请求。可以通过增加服务器的内存和CPU来改善服务器性能。同时，也可以将数据库表拆分成更小的表，以减少每个表中的数据量。

4. 使用缓存

将查询结果缓存到内存中，以便减少重复的数据库查询。这可以通过使用Memcached或Redis等内存缓存工具来实现。以下是一个示例：

import redis

# 连接Redis
def connect_redis():
    return redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 从缓存中读取查询结果，如果不存在则查询数据库并将结果存到缓存中
def execute_query_cache(query):
    r = connect_redis()
    # 根据