一、需求分析

线上的MySQL服务器，最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表，进行统一优化。

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需要筛选出符合条件的表，统计到excel中，格式如下：

库名	表名	行数
db1	users	1234567

二、统计表的行数

统计表的行数，有2中方法：

1. 通过查询mysql的information_schema数据库中INFODB_SYS_TABLESTATS表,它记录了innodb类 型每个表大致的数据行数

2. select count(1) from 库名.表名

下面来分析一下这2种方案。

第一种方案，不是精确记录的。虽然效率快，但是表会有遗漏！

第二钟方案，才是准确的。虽然慢，但是表不会遗漏。

备注：

count(1)其实这个1，并不是表示第一个字段，而是表示一个固定值。

count(1)，其实就是计算一共有多少符合条件的行。
1并不是表示第一个字段，而是表示一个固定值。
其实就可以想成表中有这么一个字段，这个字段就是固定值1，count(1)，就是计算一共有多少个1.

写入json文件
下面这段代码，是参考我之前写的一篇文章：

https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9901692.html

在此基础上，做了部分修改，完整代码如下：

#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8
import pymysql
import json
conn = pymysql.connect(
    host="192.168.91.128",  # mysql ip地址
    user="root",
    passwd="root",
    port=3306,  # mysql 端口号,注意：必须是int类型
    connect_timeout = 3  # 超时时间
)
cur = conn.cursor()  # 创建游标
# 获取mysql中所有数据库
cur.execute('SHOW DATABASES')
data_all = cur.fetchall()  # 获取执行的返回结果
# print(data_all)
dic = {}  # 大字典，第一层
for i in data_all:
    if i[0] not in dic:  # 判断库名不在dic中时
        # 排序列表,排除mysql自带的数据库
        exclude_list = ["sys", "information_schema", "mysql", "performance_schema"]
        if i[0] not in exclude_list:  # 判断不在列表中时
            # 写入第二层数据
            dic[i[0]] = {'name': i[0], 'table_list': []}
            conn.select_db(i[0])  # 切换到指定的库中
            cur.execute('SHOW TABLES')  # 查看库中所有的表
            ret = cur.fetchall()  # 获取执行结果
            for j in ret:
                # 查询表的行数
                cur.execute('select count(1) from `%s`;'% j[0])
                ret = cur.fetchall()
                # print(ret)
                for k in ret:
                    print({'tname': j[0], 'rows': k[0]})
                    dic[i[0]]['table_list'].append({'tname': j[0], 'rows': k[0]})

with open('tj.json','w',encoding='utf-8') as f:
    f.write(json.dumps(dic))

三、写入excel中

直接读取tj.json文件，进行写入，完整代码如下：

#!/usr/bin/env python3
# coding: utf-8
import xlwt
import json
from collections import OrderedDict
f = xlwt.Workbook()
sheet1 = f.add_sheet('统计', cell_overwrite_ok=True)
row0 = ["库名", "表名", "行数"]
# 写第一行
for i in range(0, len(row0)):
    sheet1.write(0, i, row0[i])
# 加载json文件
with open("tj.json", 'r') as load_f:
    load_dict = json.load(load_f)  # 反序列化文件
    order_dic = OrderedDict()  # 有序字典
    for key in sorted(load_dict):  # 先对普通字典key做排序
        order_dic[key] = load_dict[key]  # 再写入key
    num = 0  # 计数器
    for i in order_dic:
        # 遍历所有表
        for j in order_dic[i]["table_list"]:
            # 判断行数大于100万时
            if j['rows'] > 1000000:
                # 写入库名
                sheet1.write(num + 1, 0, i)
                # 写入表名
                sheet1.write(num + 1, 1, j['tname'])
                # 写入行数
                sheet1.write(num + 1, 2, j['rows'])
                num += 1  # 自增1
    f.save('test1.xls')

执行程序，打开excel文件，效果如下：

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标题名称：python统计MySQL大于100万的表
转载来于：http://kswsj.cn/article/jpcjes.html