Для эффективного обслуживания баз данных в Python можно использовать следующие подходы: - **ORM (SQLAlchemy, Django ORM)** - абстрагируют работу с БД, упрощают миграции: ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db') ``` - **Миграции (Alembic, Django Migrations)** - управление изменениями схемы БД: ``` alembic revision --autogenerate -m "Add new column" alembic upgrade head ``` - **Регулярное обслуживание**: - Индексирование часто запрашиваемых полей - Очистка старых данных (TTL, cron-задачи) - Резервное копирование (pg_dump, mysqldump) - **Мониторинг** - отслеживание: - Медленных запросов - Использования ресурсов - Блокировок Для больших проектов стоит рассмотреть: - Репликацию (master-slave) - Шардинг - Кэширование (Redis, Memcached) Пример регулярного обслуживания через APScheduler: ``` from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler def db_maintenance(): # оптимизация, вакууминг и т.д. scheduler = BackgroundScheduler() scheduler.add_job(db_maintenance, 'cron', hour=3) scheduler.start() ```