连接MSSQL时，时间穿梭难以企及（连接mssql时间长）

连接MSSQL时，时间穿梭难以企及

建立MSSQL服务器之间的连接通常比较复杂，可能需要花费大量的时间。再加上一个应用程序的建立，最终得到的结果可能是，您的应用程序只能在某些时刻连接到MSSQL服务器。这时，您可能会受到一些限制，因为时间原因无法获得实时数据，导致应用程序运行时间拖延，影响应用程序性能。

为此，为了尽可能多地使用MSSQL来实现实时应用，您可以尝试一些技巧。首先，你应该避免使用复杂的查询来连接MSSQL服务器。将连接查询设置为简单的查询，减少查询服务器时间，从而加快数据获取速度。

其次，为了更有效地利用MSSQL服务器，您应该尝试使用内存缓存技术来加速查询处理时间。内存缓存在数据查询处理时具有极大的优势，它可以有效地把数据从内存中快速读取出来，从而加快查询处理时间，提高应用程序性能。例如，下面的代码可以使用Redis来分析MSSQL服务器上的数据：

#加载必要的客户端
fromredis import StrictRedis
#建立连接MSSQL服务器
try：
    connection = pyodbc.connect（‘DRIVER = { SQL Server }; SERVER = ; DATABASE =  ’）
    cursor = connection.cursor（）
    #查询
    cursor.execute（“SELECT * FROM TABLE_NAME”）
    #将所有查询结果存入redis中
    redis = StrictRedis（）
    result = cursor.fetchall（）
    for row in result：
        redis.set（row [0]，str（row [1: len（row）]））

最后，您还可以使用异步处理技术来解决MSSQL服务器的连接问题。异步处理可以实现并发查询，可以提高系统的响应速度和处理速度，从而实现实时应用的实现。例如，下面的代码使用python的asyncore模块实现MSSQL服务器的异步连接：

#加载所需模块
import asyncore
import pyodbc

#将要创建的异步 socket 对象
class Client（asyncore.dispatcher）：
    #初始化
    def __init__（self，host，port）：
        asyncore.dispatcher. __init__（self）
        self.create_socket（）
        #连接MSSQL服务器
        self.connect（（host，port））
#运行
if __name__ == ‘__main__’：
    #创建一个包含各种配置参数的字典
    config = {‘host’：‘localhost’，‘port’：12345}
    #实例化客户端
    client = Client（** config）
    #运行客户端
    asyncore.loop（）

总的来说，连接MSSQL服务器可能需要花费大量时间，但是可以通过使用一些技巧，如简单查询、内存缓存和异步处理，来有效地利用MSSQL服务器的资源，实现实时应用程序的建立。