数据访问代理服务端内部使用连接池访问物理数据库。合理的连接参数配置不仅有助于提升数据访问性能，而且能够保障数据库的稳定性。
常见的服务端连接参数：
- 超时时间
connectTimeout：创建数据库连接超时时间。socketTimeout：SQL 请求超时时间，操作系统 socket 的超时时间，即一次 SQL 请求如果在该时间内没有返回任何数据，操作系统会抛出 Read timeout 的异常。txTimeout：数据访问代理事务超时时间，默认为 10 分钟。该参数是为了保护 ODP 的连接池不会被长事务占满，而影响业务的正常访问。目前该值不能修改，后续提供业务自定义配置。
idleTimeoutMinutes：连接空闲时间，超过该时间则会被剔除出连接池，默认为 12 分钟。- 其他参数：其他高级连接参数，可以在
connectionProperties通过 KV 键值对进行配置。 - 连接数量：
min：单个分库的最小连接数。如果min> 0，启动时会自动创建min个连接。max：单个分库的最大连接数。
批量任务导入导出配置
当您需要进行批量导入/导出任务时，您可以对以下参数进行配置。
设置
connectionProperties中的socketTimeout=1000000参数，该参数是指指从连接池获取到连接的超时时间，推荐设置为较大值，如 1000000（16 分钟），单位为毫秒。设置
connectionProperties中的rewriteBatchedStatements=true参数，该参数可以帮您批量执行SQL，需要导入数据的时候推荐设置为 true，这样批量插入时多条insert sql会被改写为一条。设置
newConnectionSql中的set @@ob_query_timeout=2000000000和set @@ob_trx_timeout= 2000000000参数，当使用 OceanBase 数据库的时候需要设置这两个值，单位是微秒。
并且此时数据库用户需要使用 odp_migrator 这个账号，当使用此账号时会启用 ODP 内部的流式结果集读取，不会因为单条 SQL 的结果集太大而把 ODP 的内存打爆。
连接池配置
数据库连接池
应用与数据库之间的连接建立和销毁是个大消耗的操作，为了避免每一个请求都进行此操作，于是有了数据库连接池。它的基本原理是连接建立后，先不销毁，而是放回连接池，当有新的请求，不再创建新的连接，而是从连接池中去申请获取已有连接直接使用，这样就避免了频繁的连接创建和销毁。连接池有两个最关键的参数：
- 最小连接数：连接池中始终维持的最小连接数。
- 最大连接数：允许创建的最大连接数。
合理的设置这两个参数才能最大化连接池的好处。如果最小连接数设置得过大，容易造成连接过剩；如果最大链接数设置得过大，有可能超过数据库的处理能力。由于连接池是无法感知数据库的运行情况以及负载的，所以建议通过以下两种办法来使得参数值趋于合理：
- 理论计算模型估算基准值：连接池本质是个排队系统，因此可以根据利特尔法则（Little's Law）来计算连接数。连接池中的连接数（L）= 单位时间内的 SQL 请求量 * SQL 请求耗时（W），最开始可以以此估算一个值作为基准。
- 利用压测和实际运行监控调整：QPS 和请求耗时需要应用运行时持续监控才能得出更合理的值，同时还需利用压测来模拟大业务量和高并发场景，结合两种情况进行调整得到合理值。
ODP 连接池
在应用使用数据访问代理 ODP 进行分库分表的场景里，整体工作链路如下：
示例
假设业务的预估值是：QPS 是 10000；请求耗时日常是 2ms，最高是 10ms。
根据前面提到的利特尔法则，需要的连接数 10000*0.002=20 个，最高为 10000*0.01=100 个，也就是最小连接数（MIN）20，最大连接数（MAX）100。那么对于应用侧的连接池，假设应用节点个数为 4，连接数则可以设置为 MIN=20/4=5，MAX=100/4=25。
ODP 获取请求后，期望是无缝转发给数据库，所以需要的最小连接数与应用一致最小是 20，最大连接数则还需额外考虑两个因素：
- 分库数量：考虑到最高耗时，同样最大连接数为 100 个。
- 数据库规格：根据 10000 QPS，至少需要一个 m1-medium 的 RDS 实例，对应的最大连接数是 4000。
综合考虑，最大连接数一般为基于 QPS 计算出的最大值的两倍，并且必须需要小于数据库规格最大值，因此建议为 100*2=200。由于 ODP 管控界面上的最小最大连接数是对应到的是单个 ODP 节点针对单个库的连接池配置，所以对于 ODP 侧的连接池，假设 ODP 实例节点个数为 2，连接数则可以设置为 MIN=20/10/2=1，MAX=200/10/2=10。
另外，如果业务侧有大量使用 SCAN_ALL Hint 的场景，此时 QPS 在 ODP 侧将会被放大“分库数量”倍，最小、最大连接数也要相应乘以分库数量（考虑性能因素应该尽量规避 SCAN_ALL）。
计算模型
总结下来，我们可以得出连接数的计算模型：
应用侧：
最小连接数 =（QPS*请求平均耗时）/ 应用节点个数。
最大连接数 =（QPS*请求最大耗时）/ 应用节点个数。
ODP 侧：
最小连接数 =（QPS*请求平均耗时）/ ODP 节点个数。
最大连接数 = (QPS请求最大耗时2) / ODP 节点个数 （并且需要保证“最大连接数分库数量ODP 节点个数” 要小于数据库所支持的最大连接数量）。
来源：阿里云
