1031 pycharm操作mysql,索引,慢日志查询

pycharm操作mysql

fetchmany(size) # 指定条数
ferchall() #所有
ferchone() #一条

sql注入问题

`` or 1=1 #`
可以不用密码就可以成功登入

产生原因

因为过于相信用户输入的内容,根本没有做任何的检验

解决办法

sql = "select * from user where name=%s and password=%s"
cursor.execute(sql,(user,pwd))

连接

连接数据库的参数

conn = pymysql.connect(host='localhost',user='用户名',password='密码',database='库名',charset='utf8')
#cursor = conn.coursor() 默认返回的是元组类型
coursor = conn.cursor(sursor=pymysql.cursors.DictCursor) ##返回的是字典类型

查

fetchall() : 取出所有的数据,返回的是列表套字典
fetchone() : 取出一条数据,返回的是字典
fetchmany(size) : 取出size条数据,返回的是列表套字典

增

sql = "insert into user (name,password) values (%s,%s)"
#cursor.execute(sql,('x','y')) 新增一条数据
data = [
	('x1','y1'),
	('x2','y2'),
	('x3','y3'),
]
coursor.executemany(sql,data) #新增多条数据
conn.commit() #表示:提交conn,不提交无法添加数据

改

sql = "update user set name=%s where id=%s"
cursor.execute(sql,('新用户名',id))
conn.commit() #提交conn
cursor.close() #关闭cursor
conn.close() #关闭close

删

sql = "delete from user where id=%s"
cursor.execute(sql,('用户名',id))
conn.commit() #提交
cursor.close() #关闭
conn.close() #关闭

索引

索引的作用

使用索引就是为了提高查询效率

索引的本质

一个特殊的文件

索引的原理

B+树

索引的种类

主键索引

加速查找,不能重复,不能为空

唯一索引

加速查找,不能重复

联合唯一索引

unique(name,email)

普通索引

加速查找

联合索引

index(name,email)

索引的创建

主键索引

新增主键索引

#方法一(建表时创索引)
create table 表名(
	id int auto_increment,
	primary key (id)
)charset utf8;
#方法二(已建表创索引)
alter table 表名 change id id int auto_increment primary key;
#方法三(已建表创索引)
alter table 表名 add primary key;

删除主键索引

alter table 表名 drop primary key;

唯一索引

新增

# 一(建表时创索引)
create table 表名(
	id int auto_increment primary key,
	字段名 varchar(32) not null default '',
	unique 索引名(字段名)
)charset utf8;
# 二(已建表创索引)
create unique index 索引名 on 表名(字段名);
# 三(已建表创索引)
alter table 表名 add unique index 索引名 (字段名);

普通索引

新增

# 一(建表时创索引)
create table 表名(
	id int auto_increment primary key,
	name varchar(32) not null default '',
	index 索引名 (字段名)
)charset utf8;
# 二(已建表创索引)
create index 索引名 on 表名(字段名);
# 三(已建表创索引)
alter table 表名 add index 索引名(字段名);

删除

alter table 表名 drop index 索引名;

索引的优缺点

通过观察*.ibd文件可知:
优点:索引加快了查询速度
缺点:添加索引之后,文件也变大了,更占硬盘空间了

不会命中索引的情况

不能在SQL语句中,进行四则运算,会降低SQL的查询效率

使用函数,会降低SQL的查询效率

类型不一致,如果列是字符串类型,传入条件也必须是字符串类型,否则会降低查询效率

当根据索引排序时候,select查询的字段如果不是索引,则速度仍然很慢
	特殊情况:对主键排序,速度还是快的

count(*)会降低查询效率;改为count(1)或count(列)就不会影响了

组合索引最左前缀
	根据业务场景,在最常用的几个列上添加索引
	
	select * from user where name='x' and email='y';
	
	如果遇上上述业务,错误做法:
		index ix_name(name),
		index ix_email(email)
		
	正确做法:
		index ix_name_email(name,email)
		
	如果组合索引为:ix_name_email(name,email)
	
		where name='x' and email='y' #命中索引
		where name='x' #命中索引
		where email='y' #未命中索引

explain					
	mysql> explain select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com'G
*************** 1. row ***************
				id: 1          
	   select_type: SIMPLE    
			 table: user
		partitions: NULL
			  type: ref       索引指向 all
	 possible_keys: ix_name_email     可能用到的索引
			   key: ix_name_email     确实用到的索引
		   key_len: 214            索引长度		
			   ref: const,const
			  rows: 1            扫描的长度
		  filtered: 100.00
			 Extra: Using index   使用到了索引

慢查询日志

查看慢SQL的相关变量

+-------------------------+-------------------------------------------+
| Variable_name           | Value                                     |
+-------------------------+-------------------------------------------+
|log_slow_admin_statements| OFF                                       |
|log_slow_slave_statements| OFF                                       |
|slow_launch_time         | 2                                         |
|slow_query_log           | OFF ##默认关闭慢SQl查询日志,on               |
|slow_query_log_file      | D:mysqldataDESKT.log ###记录存储的盘地址  |
+-------------------------+-------------------------------------------+

配置慢SQL的变量

set global 变量名 = 值;
set global slow_query_log = on;
set global slow_query_log_file = "D:/mysql/data/slow.log";
ser global long_query_time = 1;