在CentOS上优化Python数据库连接，可以从以下几个方面进行：
选择合适的数据库驱动：根据你使用的数据库类型（如MySQL、PostgreSQL等），选择一个高性能、稳定且兼容的Python数据库驱动。例如，对于MySQL，可以选择mysql-connector-python或PyMySQL；对于PostgreSQL，可以选择psycopg2。
使用连接池：连接池可以提高数据库连接的复用性，减少频繁创建和关闭连接的开销。Python中有多个连接池库，如SQLAlchemy、Psycopg2自带的连接池等。使用连接池时，需要根据实际情况设置合适的最大连接数、空闲连接数等参数。
优化数据库配置：根据服务器的硬件资源和业务需求，调整数据库的配置参数，如缓存大小、最大连接数、查询超时时间等。这可以参考数据库官方文档中的性能调优指南。
使用索引：为数据库表中的关键字段创建索引，可以加快查询速度。但请注意，过多的索引可能会影响插入和更新操作的性能，因此需要权衡利弊。
编写高效的SQL语句：避免使用复杂的联接和子查询，尽量使用批量操作（如批量插入、批量更新等），以减少数据库的计算负担。
使用异步IO：如果你的应用程序需要处理大量并发请求，可以考虑使用异步IO框架（如asyncio）来提高性能。这样可以在等待数据库响应的同时处理其他任务，提高整体性能。
监控和调优：定期监控数据库的性能指标（如查询响应时间、连接数等），并根据实际情况进行调优。可以使用一些开源工具（如Percona Monitoring and Management）来帮助分析和优化数据库性能。
分布式和负载均衡：如果单个数据库服务器无法满足性能需求，可以考虑使用分布式数据库系统（如MySQL Cluster、Cassandra等）或将数据分片存储在多个服务器上。此外，还可以使用负载均衡器（如HAProxy、Nginx等）将请求分发到多个数据库服务器，提高整体性能。
