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1.1.1 RDBMS
Relational Database Management System
通过表来表示关系型
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当前主要使用两种类型的数据库：关系型数据库、非关系型数据库，本部分主要讨论关系型数据库，对于非关系型数据库会在后面学习
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所谓的关系型数据库RDBMS，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据
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关系型数据库的主要产品：
- oracle：在以前的大型项目中使用,银行,电信等项目
- mysql：web时代使用最广泛的关系型数据库
- ms sql server：在微软的项目中使用
- sqlite：轻量级数据库，主要应用在移动平台
1.1.2 SQL
Structured Query Language
SQL是结构化查询语言，是一种用来操作RDBMS的数据库语言，当前关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作,也就是说可以通过 SQL 操作 oracle,sql server,mysql,sqlite 等等所有的关系型的数据库
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SQL语句主要分为：
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DQL：数据查询语言，用于对数据进行查询，如select
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DML：数据操作语言，对数据进行增加、修改、删除，如insert、udpate、delete
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TPL：事务处理语言，对事务进行处理，包括begin transaction、commit、rollback
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DCL：数据控制语言，进行授权与权限回收，如grant、revoke
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DDL：数据定义语言，进行数据库、表的管理等，如create、drop
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CCL：指针控制语言，通过控制指针完成表的操作，如declare cursor
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对于web程序员来讲，重点是数据的crud（增删改查），必须熟练编写DQL、DML，能够编写DDL完成数据库、表的操作，其它语言如TPL、DCL、CCL了解即可
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SQL 是一门特殊的语言,专门用来操作关系数据库
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不区分大小写
1.1.3 MySQL
MySQL 简介
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点击查看MySQL官方网站
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MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，后来被Sun公司收购，Sun公司后来又被Oracle公司收购，目前属于Oracle旗下产品
特点
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使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性
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支持多种操作系统，如Linux、Windows、AIX、FreeBSD、HP-UX、MacOS、NovellNetware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris等
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为多种编程语言提供了API，如C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby等
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支持多线程，充分利用CPU资源
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优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度
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提供多语言支持，常见的编码如GB2312、BIG5、UTF8
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提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径
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提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具
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大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库
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支持多种存储引擎
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MySQL 软件采用了双授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库
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MySQL使用标准的SQL数据语言形式
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Mysql是可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统
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在线DDL更改功能
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复制全局事务标识
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复制无崩溃从机
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复制多线程从机
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一个数据库就是一个完整的业务单元，可以包含多张表，数据被存储在表中
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在表中为了更加准确的存储数据，保证数据的正确有效，可以在创建表的时候，为表添加一些强制性的验证，包括数据字段的类型、约束
数据类型
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可以通过查看帮助文档查阅所有支持的数据类型
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使用数据类型的原则是：够用就行，尽量使用取值范围小的，而不用大的，这样可以更多的节省存储空间
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常用数据类型如下：
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整数：int，bit
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小数：decimal
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字符串：varchar,char
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日期时间: date, time, datetime
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枚举类型(enum)
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特别说明的类型如下：
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decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位
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char表示固定长度的字符串，如char(3)，如果填充'ab'时会补一个空格为
'ab ' -
varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3)，填充'ab'时就会存储'ab'
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字符串text表示存储大文本，当字符大于4000时推荐使用
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对于图片、音频、视频等文件，不存储在数据库中，而是上传到某个服务器上，然后在表中存储这个文件的保存路径
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更全的数据类型可以参考http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51284106
约束
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主键primary key：物理上存储的顺序
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非空not null：此字段不允许填写空值
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惟一unique：此字段的值不允许重复
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默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写时以填写为准
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外键foreign key：对关系字段进行约束，当为关系字段填写值时，会到关联的表中查询此值是否存在，如果存在则填写成功，如果不存在则填写失败并抛出异常
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说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud（增加、修改、删除、查询）时，都会降低数据库的性能，所以不推荐使用，那么数据的有效性怎么保证呢？答：可以在逻辑层进行控制
数值类型(常用)
| 类型 | 字节大小 | 有符号范围(Signed) | 无符号范围(Unsigned) |
|---|---|---|---|
| TINYINT | 1 | -128 ~ 127 | 0 ~ 255 |
| SMALLINT | 2 | -32768 ~ 32767 | 0 ~ 65535 |
| MEDIUMINT | 3 | -8388608 ~ 8388607 | 0 ~ 16777215 |
| INT/INTEGER | 4 | -2147483648 ~2147483647 | 0 ~ 4294967295 |
| BIGINT | 8 | -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807 | 0 ~ 18446744073709551615 |
字符串
| 类型 | 字节大小 | 示例 |
|---|---|---|
| CHAR | 0-255 | 类型:char(3) 输入 'ab', 实际存储为'ab ', 输入'abcd' 实际存储为 'abc' |
| VARCHAR | 0-255 | 类型:varchar(3) 输 'ab',实际存储为'ab', 输入'abcd',实际存储为'abc' |
| TEXT | 0-65535 | 大文本 |
日期时间类型
| 类型 | 字节大小 | 示例 |
|---|---|---|
| DATE | 4 | '2020-01-01' |
| TIME | 3 | '12:29:59' |
| DATETIME | 8 | '2020-01-01 12:29:59' |
| YEAR | 1 | '2017' |
| TIMESTAMP | 4 | '1970-01-01 00:00:01' UTC ~ '2038-01-01 00:00:01' UTC |
命令行连接
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打开终端，运行命令：
mysql -uroot -p 回车后输入密码，当前设置的密码为mysql
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退出登录：
quit 和 exit 或 ctrl+d
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登录成功后，输入如下命令查看效果：
查看版本：select version(); 显示当前时间：select now();
1.3.1 数据库操作
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查看所有数据库
show databases;
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使用数据库
use 数据库名;
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查看当前使用的数据库
select database();
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创建数据库
create database 数据库名 charset=utf8;
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删除数据库
drop database 数据库名;
1.3.2 数据表操作
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查看当前数据库中所有表
show tables;
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查看表结构
desc 表名;
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创建表
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auto_increment表示自动增长
CREATE TABLE table_name( column1 datatype contrai, column2 datatype, column3 datatype, ..... columnN datatype, PRIMARY KEY(one or more columns) );
例：创建班级表
create table classes( id int unsigned auto_increment primary key not null, name varchar(10) );
例：创建学生表
create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default '', age tinyint unsigned default 0, height decimal(5,2), gender enum('男','女','保密'), cls_id int unsigned default 0 )
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修改表-添加字段
alter table 表名 add 列名 类型; 例： alter table students add birthday datetime;
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修改表-修改字段：重命名版
alter table 表名 change 原名 新名 类型及约束; 例： alter table students change birthday birth datetime not null;
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修改表-修改字段：不重命名版
alter table 表名 modify 列名 类型及约束; 例： alter table students modify birth date not null;
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修改表-删除字段
alter table 表名 drop 列名; 例： alter table students drop birthday;
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删除表
drop table 表名; 例： drop table students;
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查看表的创建语句
show create table 表名; 例： show create table classes;
1.3.3 数据增删改查（curd）
增删改查(curd)
curd的解释: 代表创建（Create）、更新（Update）、读取（Retrieve）和删除（Delete）
查询基本使用
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查询所有列
select * from 表名; 例：select * from classes;
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查询指定列
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可以使用as为列或表指定别名
select 列1,列2,... from 表名; 例：select id,name from classes;
增加
格式:INSERT [INTO] tb_name [(col_name,...)] {VALUES | VALUE} ({expr | DEFAULT},...),(...),...
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说明：主键列是自动增长，但是在全列插入时需要占位，通常使用0或者 default 或者 null 来占位，插入成功后以实际数据为准
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全列插入：值的顺序与表中字段的顺序对应
insert into 表名 values(...) 例：insert into students values(0,’郭靖‘,1,'蒙古','2019-1-2');
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部分列插入：值的顺序与给出的列顺序对应
insert into 表名(列1,...) values(值1,...) 例：insert into students(name,hometown,birthday) values('黄蓉','桃花岛','2019-3-2');
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上面的语句一次可以向表中插入一行数据，还可以一次性插入多行数据，这样可以减少与数据库的通信
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全列多行插入：值的顺序与给出的列顺序对应
insert into 表名 values(...),(...)...; 例： insert into classes values(0,'python1'),(0,'python2'); insert into 表名(列1,...) values(值1,...),(值1,...)...; 例： insert into students(name) values('杨康'),('杨过'),('小龙女');
修改
格式: UPDATE tbname SET col1={expr1|DEFAULT} [,col2={expr2|default}]...[where 条件判断]
update 表名 set 列1=值1,列2=值2... where 条件 例：update students set gender=0,hometown='北京' where id=5;
删除
DELETE FROM tbname [where 条件判断]
delete from 表名 where 条件 例：delete from students where id=5;
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逻辑删除，本质就是修改操作
update students set isdelete=1 where id=1;
1.3.4 数据备份与恢复
备份
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运行mysqldump命令
mysqldump –uroot –p 数据库名 > python.sql; # 按提示输入mysql的密码
恢复
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连接mysql，创建新的数据库
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退出连接，执行如下命令
mysql -uroot –p 新数据库名 < python.sql # 根据提示输入mysql密码
查询
创建数据库、数据表
-- 创建数据库 create database python_test_1 charset=utf8; -- 使用数据库 use python_test_1;
create table students( id int unsigned primary key auto_increment not null, name varchar(20) default '', age tinyint unsigned default 0, height decimal(5,2), gender enum('男','女','保密') default '保密', cls_id int unsigned default 0, is_delete bit default 0 );
create table classes ( id int unsigned auto_increment primary key not null, name varchar(30) not null );
准备数据
insert into students values (0,'小明',18,180.00,2,1,0), (0,'小月月',18,180.00,2,2,1), (0,'彭于晏',29,185.00,1,1,0), (0,'刘德华',59,175.00,1,2,1), (0,'黄蓉',38,160.00,2,1,0), (0,'凤姐',28,150.00,4,2,1), (0,'王祖贤',18,172.00,2,1,1), (0,'周杰伦',36,NULL,1,1,0), (0,'程坤',27,181.00,1,2,0), (0,'刘亦菲',25,166.00,2,2,0), (0,'金星',33,162.00,3,3,1), (0,'静香',12,180.00,2,4,0), (0,'郭靖',12,170.00,1,4,0), (0,'周杰',34,176.00,2,5,0);
insert into classes values (0, "python_01"), (0, "python_02");
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查询所有字段
select * from 表名; 例： select * from students;
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查询指定字段
select 列1,列2,... from 表名; 例: select name from students;
-
使用 as 给字段起别名
select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;
消除重复行
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在select后面列前使用distinct可以消除重复的行
select distinct 列1,... from 表名; 例： select distinct gender from students;
使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中
- 语法如下：
select * from 表名 where 条件; 例：select * from students where id=1;
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where后面支持多种运算符，进行条件的处理
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比较运算符
-
逻辑运算符
-
模糊查询
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范围查询
-
空判断
-
比较运算符
-
等于: =
-
大于: >
-
大于等于: >=
-
小于: <
-
小于等于: <=
-
不等于: != 或 <>
例1：查询编号大于3的学生 select * from students where id > 3; 例2：查询编号不大于4的学生 select * from students where id <= 4; 例3：查询姓名不是“黄蓉”的学生 select * from students where name != '黄蓉'; 例4：查询没被删除的学生 select * from students where is_delete=0;
逻辑运算符
-
and
-
or
-
not
例5：查询编号大于3的女同学 select * from students where id > 3 and gender=0; 例6：查询编号小于4或没被删除的学生 select * from students where id < 4 or is_delete=0;
模糊查询
-
like
-
%表示任意多个任意字符
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_表示一个任意字符
例7：查询姓黄的学生 select * from students where name like '黄%'; 例8：查询姓黄并且“名”是一个字的学生 select * from students where name like '黄_'; 例9：查询姓黄或叫靖的学生 select * from students where name like '黄%' or name like '%靖';
范围查询
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in表示在一个非连续的范围内
例10：查询编号是1或3或8的学生 select * from students where id in(1,3,8); between ... and ...表示在一个连续的范围内 例11：查询编号为3至8的学生 select * from students where id between 3 and 8; 例12：查询编号是3至8的男生 select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;
空判断
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注意：null与''是不同的
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判空is null
例13：查询没有填写身高的学生 select * from students where height is null; 判非空is not null 例14：查询填写了身高的学生 select * from students where height is not null; 例15：查询填写了身高的男生 select * from students where height is not null and gender=1;
优先级
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优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符
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and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用
为了方便查看数据，可以对数据进行排序
语法：
select * from 表名 order by 列1 asc|desc [,列2 asc|desc,...]
说明
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将行数据按照列1进行排序，如果某些行列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推
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默认按照列值从小到大排列（asc）
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asc从小到大排列，即升序
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desc从大到小排序，即降序
例1：查询未删除男生信息，按学号降序 select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc; 例2：查询未删除学生信息，按名称升序 select * from students where is_delete=0 order by name; 例3：显示所有的学生信息，先按照年龄从大-->小排序，当年龄相同时 按照身高从高-->矮排序 select * from students order by age desc,height desc;
为了快速得到统计数据，经常会用到如下5个聚合函数
总数
- count(*)表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的
例1：查询学生总数 select count(*) from students;
最大值
- max(列)表示求此列的最大值
例2：查询女生的编号最大值 select max(id) from students where gender=2;
最小值
- min(列)表示求此列的最小值
例3：查询未删除的学生最小编号 select min(id) from students where is_delete=0;
求和
- sum(列)表示求此列的和
例4：查询男生的总年龄 select sum(age) from students where gender=1; -- 平均年龄 select sum(age)/count(*) from students where gender=1;
平均值
- avg(列)表示求此列的平均值
例5：查询未删除女生的编号平均值 select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;
group by
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group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组
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group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组
select * from students; +----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+ | id | name | age | height | gender | cls_id | is_delete | +----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+ | 1 | 小明 | 18 | 180.00 | 女 | 1 | | | 2 | 小月月 | 18 | 180.00 | 女 | 2 | | | 3 | 彭于晏 | 29 | 185.00 | 男 | 1 | | | 4 | 刘德华 | 59 | 175.00 | 男 | 2 | | | 5 | 黄蓉 | 38 | 160.00 | 女 | 1 | | | 6 | 凤姐 | 28 | 150.00 | 保密 | 2 | | | 7 | 王祖贤 | 18 | 172.00 | 女 | 1 | | | 8 | 周杰伦 | 36 | NULL | 男 | 1 | | | 9 | 程坤 | 27 | 181.00 | 男 | 2 | | | 10 | 刘亦菲 | 25 | 166.00 | 女 | 2 | | | 11 | 金星 | 33 | 162.00 | 中性 | 3 | | | 12 | 静香 | 12 | 180.00 | 女 | 4 | | | 13 | 周杰 | 34 | 176.00 | 女 | 5 | | | 14 | 郭靖 | 12 | 170.00 | 男 | 4 | | +----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+ select gender from students group by gender; +--------+ | gender | +--------+ | 男 | | 女 | | 中性 | | 保密 | +--------+ 根据gender字段来分组，gender字段的全部值有4个'男','女','中性','保密'，所以分为了4组 当group by单独使用时，只显示出每组的第一条记录, 所以group by单独使用时的实际意义不大
group by + group_concat()
-
group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用，
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表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合
select gender from students group by gender; +--------+ | gender | +--------+ | 男 | | 女 | | 中性 | | 保密 | +--------+ select gender,group_concat(name) from students group by gender; +--------+-----------------------------------------------------------+ | gender | group_concat(name) | +--------+-----------------------------------------------------------+ | 男 | 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖 | | 女 | 小明,小月月,黄蓉,王祖贤,刘亦菲,静香,周杰 | | 中性 | 金星 | | 保密 | 凤姐 | +--------+-----------------------------------------------------------+ select gender,group_concat(id) from students group by gender; +--------+------------------+ | gender | group_concat(id) | +--------+------------------+ | 男 | 3,4,8,9,14 | | 女 | 1,2,5,7,10,12,13 | | 中性 | 11 | | 保密 | 6 | +--------+------------------+
group by + 集合函数
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通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个
值的集合做一些操作
select gender,group_concat(age) from students group by gender; +--------+----------------------+ | gender | group_concat(age) | +--------+----------------------+ | 男 | 29,59,36,27,12 | | 女 | 18,18,38,18,25,12,34 | | 中性 | 33 | | 保密 | 28 | +--------+----------------------+ 分别统计性别为男/女的人年龄平均值 select gender,avg(age) from students group by gender; +--------+----------+ | gender | avg(age) | +--------+----------+ | 男 | 32.6000 | | 女 | 23.2857 | | 中性 | 33.0000 | | 保密 | 28.0000 | +--------+----------+ 分别统计性别为男/女的人的个数 select gender,count(*) from students group by gender; +--------+----------+ | gender | count(*) | +--------+----------+ | 男 | 5 | | 女 | 7 | | 中性 | 1 | | 保密 | 1 | +--------+----------+
group by + having
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having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
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having作用和where一样，但having只能用于group by
select gender,count(*) from students group by gender having count(*)>2; +--------+----------+ | gender | count(*) | +--------+----------+ | 男 | 5 | | 女 | 7 | +--------+----------+
group by + with rollup
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with rollup的作用是：在最后新增一行，来记录当前列里所有记录的总和
select gender,count(*) from students group by gender with rollup; +--------+----------+ | gender | count(*) | +--------+----------+ | 男 | 5 | | 女 | 7 | | 中性 | 1 | | 保密 | 1 | | NULL | 14 | +--------+----------+ select gender,group_concat(age) from students group by gender with rollup; +--------+-------------------------------------------+ | gender | group_concat(age) | +--------+-------------------------------------------+ | 男 | 29,59,36,27,12 | | 女 | 18,18,38,18,25,12,34 | | 中性 | 33 | | 保密 | 28 | | NULL | 29,59,36,27,12,18,18,38,18,25,12,34,33,28 | +--------+-------------------------------------------+
语法
select * from 表名 limit start,count
说明
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从start开始，获取count条数据
例1：查询前3行男生信息 select * from students where gender=1 limit 0,3;
示例：分页
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已知：每页显示m条数据，当前显示第n页
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求总页数：此段逻辑后面会在python中实现
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查询总条数p1
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使用p1除以m得到p2
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如果整除则p2为总数页
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如果不整除则p2+1为总页数
-
-
求第n页的数据
select * from students where is_delete=0 limit (n-1)*m,m
当查询结果的列来源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的列返回
mysql支持三种类型的连接查询，分别为：
-
内连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据
-
右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充
-
左连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，左表特有的数据，对于右表中不存在的数据使用null填充
语法
select * from 表1 inner或left或right join 表2 on 表1.列 = 表2.列
例1：使用内连接查询班级表与学生表 select * from students inner join classes on students.cls_id = classes.id; 例2：使用左连接查询班级表与学生表 此处使用了as为表起别名，目的是编写简单 select * from students as s left join classes as c on s.cls_id = c.id; 例3：使用右连接查询班级表与学生表 select * from students as s right join classes as c on s.cls_id = c.id; 例4：查询学生姓名及班级名称 select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;
2.8自关联-
设计省信息的表结构provinces
- id
- ptitle
-
设计市信息的表结构citys
- id
- ctitle
- proid
-
citys表的proid表示城市所属的省，对应着provinces表的id值
问题：
能不能将两个表合成一张表呢？
思考：
观察两张表发现，citys表比provinces表多一个列proid，其它列的类型都是一样的
意义：
存储的都是地区信息，而且每种信息的数据量有限，没必要增加一个新表，或者将来还要存储区、乡镇信息，都增加新表的开销太大
答案：
定义表areas，结构如下
-
id
-
atitle
-
pid
说明:
-
因为省没有所属的省份，所以可以填写为null
-
城市所属的省份pid，填写省所对应的编号id
-
这就是自关联，表中的某一列，关联了这个表中的另外一列，但是它们的业务逻辑含义是不一样的，城市信息的pid引用的是省信息的id
-
在这个表中，结构不变，可以添加区县、乡镇街道、村社区等信息
创建areas表的语句如下：
create table areas( aid int primary key, atitle varchar(20), pid int );
- 从sql文件中导入数据
source areas.sql;
- 查询一共有多少个省
select count(*) from areas where pid is null;
例1：查询省的名称为“山西省”的所有城市 select city.* from areas as city inner join areas as province on city.pid=province.aid where province.atitle='山西省'; 例2：查询市的名称为“广州市”的所有区县 select dis.* from areas as dis inner join areas as city on city.aid=dis.pid where city.atitle='广州市';
子查询
在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句
主查询
主要查询的对象,第一条 select 语句
主查询和子查询的关系
-
子查询是嵌入到主查询中
-
子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源
-
子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句
子查询分类
-
标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)
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列子查询: 返回的结果是一列(一列多行)
-
行子查询: 返回的结果是一行(一行多列)
标量子查询
-
查询班级学生平均年龄
-
查询大于平均年龄的学生
查询班级学生的平均身高
select * from students where age > (select avg(age) from students);
列级子查询
- 查询还有学生在班的所有班级名字
- 找出学生表中所有的班级 id
- 找出班级表中对应的名字
select name from classes where id in (select cls_id from students);
行级子查询
-
需求: 查找班级年龄最大,身高最高的学生
-
行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素
select * from students where (height,age) = (select max(height),max(age) from students);
子查询中特定关键字使用
-
in 范围
-
格式: 主查询 where 条件 in (列子查询)
-
2.10 总结
查询的完整格式
SELECT select_expr [,select_expr,...] [ FROM tb_name [WHERE 条件判断] [GROUP BY {col_name | postion} [ASC | DESC], ...] [HAVING WHERE 条件判断] [ORDER BY {col_name|expr|postion} [ASC | DESC], ...] [ LIMIT {[offset,]rowcount | row_count OFFSET offset}] ]
-
完整的select语句
select distinct * from 表名 where .... group by ... having ... order by ... limit start,count
- 执行顺序为：
- from 表名
- where ....
- group by ...
- select distinct *
- having ...
- order by ...
- limit start,count
- 实际使用中，只是语句中某些部分的组合，而不是全部
引入模块
-
在py文件中引入pymysql模块
from pymysql import *
Connection 对象
-
用于建立与数据库的连接
-
创建对象：调用connect()方法
conn=connect(参数列表)
-
参数host：连接的mysql主机，如果本机是'localhost'
-
参数port：连接的mysql主机的端口，默认是3306
-
参数database：数据库的名称
-
参数user：连接的用户名
-
参数password：连接的密码
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参数charset：通信采用的编码方式，推荐使用utf8
对象的方法
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close()关闭连接
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commit()提交
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cursor()返回Cursor对象，用于执行sql语句并获得结果
Cursor对象
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用于执行sql语句，使用频度最高的语句为select、insert、update、delete
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获取Cursor对象：调用Connection对象的cursor()方法
cs1=conn.cursor()
对象的方法
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close()关闭
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execute(operation [, parameters ])执行语句，返回受影响的行数，主要用于执行insert、update、delete语句，也可以执行create、alter、drop等语句
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fetchone()执行查询语句时，获取查询结果集的第一个行数据，返回一个元组
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fetchall()执行查询时，获取结果集的所有行，一行构成一个元组，再将这些元组装入一个元组返回
对象的属性
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rowcount只读属性，表示最近一次execute()执行后受影响的行数
-
connection获得当前连接对象
增删改
from pymysql import * def main(): # 创建Connection连接 conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8') # 获得Cursor对象 cs1 = conn.cursor() # 执行insert语句，并返回受影响的行数：添加一条数据 # 增加 count = cs1.execute('insert into goods_cates(name) values("硬盘")') #打印受影响的行数 print(count) count = cs1.execute('insert into goods_cates(name) values("光盘")') print(count) # # 更新 # count = cs1.execute('update goods_cates set name="机械硬盘" where name="硬盘"') # # 删除 # count = cs1.execute('delete from goods_cates where id=6') # 提交之前的操作，如果之前已经之执行过多次的execute，那么就都进行提交 conn.commit() # 关闭Cursor对象 cs1.close() # 关闭Connection对象 conn.close() if __name__ == '__main__': main()
查询一行数据
from pymysql import * def main(): # 创建Connection连接 conn = connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',database='jing_dong',charset='utf8') # 获得Cursor对象 cs1 = conn.cursor() # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询一条数据 count = cs1.execute('select id,name from goods where id>=4') # 打印受影响的行数 print("查询到%d条数据:" % count) for i in range(count): # 获取查询的结果 result = cs1.fetchone() # 打印查询的结果 print(result) # 获取查询的结果 # 关闭Cursor对象 cs1.close() conn.close() if __name__ == '__main__': main()
查询多行数据
from pymysql import * def main(): # 创建Connection连接 conn = connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',database='jing_dong',charset='utf8') # 获得Cursor对象 cs1 = conn.cursor() # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询一条数据 count = cs1.execute('select id,name from goods where id>=4') # 打印受影响的行数 print("查询到%d条数据:" % count) # for i in range(count): # # 获取查询的结果 # result = cs1.fetchone() # # 打印查询的结果 # print(result) # # 获取查询的结果 result = cs1.fetchall() print(result) # 关闭Cursor对象 cs1.close() conn.close() if __name__ == '__main__': main()
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sql语句的参数化，可以有效防止sql注入
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注意：此处不同于python的字符串格式化，全部使用%s占位
from pymysql import * def main(): find_name = input("请输入物品名称：") # 创建Connection连接 conn = connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',database='jing_dong',charset='utf8') # 获得Cursor对象 cs1 = conn.cursor() # # 非安全的方式 # # 输入 " or 1=1 or " (双引号也要输入) # sql = 'select * from goods where name="%s"' % find_name # print("""sql===>%s<====""" % sql) # # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询所有数据 # count = cs1.execute(sql) # 安全的方式 # 构造参数列表 params = [find_name] # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询所有数据 count = cs1.execute('select * from goods where name=%s', params) # 注意： # 如果要是有多个参数，需要进行参数化 # 那么params = [数值1, 数值2....]，此时sql语句中有多个%s即可 # 打印受影响的行数 print(count) # 获取查询的结果 # result = cs1.fetchone() result = cs1.fetchall() # 打印查询的结果 print(result) # 关闭Cursor对象 cs1.close() # 关闭Connection对象 conn.close() if __name__ == '__main__': main()
1. 问题
对于复杂的查询，往往是有多个数据表进行关联查询而得到，如果数据库因为需求等原因发生了改变，为了保证查询出来的数据与之前相同，则需要在多个地方进行修改，维护起来非常麻烦
解决办法：定义视图
2. 视图是什么
通俗的讲，视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
视图是对若干张基本表的引用，一张虚表，查询语句执行的结果，不存储具体的数据（基本表数据发生了改变，视图也会跟着改变）；
方便操作，特别是查询操作，减少复杂的SQL语句，增强可读性；
3. 定义视图
建议以v_开头
create view 视图名称 as select语句;
4. 查看视图
查看表会将所有的视图也列出来
show tables;
5. 使用视图
视图的用途就是查询
select * from v_stu_score;
6. 删除视图
drop view 视图名称; 例： drop view v_stu_sco;
7. 视图的作用
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提高了重用性，就像一个函数
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对数据库重构，却不影响程序的运行
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提高了安全性能，可以对不同的用户
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让数据更加清晰
事务四大特性(简称ACID)
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原子性(Atomicity)
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一致性(Consistency)
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隔离性(Isolation)
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持久性(Durability)
以下内容出自《高性能MySQL》第三版，了解事务的ACID及四种隔离级有助于我们更好的理解事务运作。
下面举一个银行应用是解释事务必要性的一个经典例子。假如一个银行的数据库有两张表：支票表（checking）和储蓄表（savings）。现在要从用户Jane的支票账户转移200美元到她的储蓄账户，那么至少需要三个步骤：
- 检查支票账户的余额高于或者等于200美元。
- 从支票账户余额中减去200美元。
- 在储蓄帐户余额中增加200美元。
上述三个步骤的操作必须打包在一个事务中，任何一个步骤失败，则必须回滚所有的步骤。
可以用START TRANSACTION语句开始一个事务，然后要么使用COMMIT提交将修改的数据持久保存，要么使用ROLLBACK撤销所有的修改。事务SQL的样本如下：
- start transaction;
- select balance from checking where customer_id = 10233276;
- update checking set balance = balance - 200.00 where customer_id = 10233276;
- update savings set balance = balance + 200.00 where customer_id = 10233276;
- commit;
一个很好的事务处理系统，必须具备这些标准特性：
- 原子性（atomicity）
一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性
- 一致性（consistency）
数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）
- 隔离性（isolation）
通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）
- 持久性（durability）
一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。）
事务命令
表的引擎类型必须是innodb类型才可以使用事务，这是mysql表的默认引擎
查看表的创建语句，可以看到engine=innodb
-- 选择数据库 use jing_dong; -- 查看goods表 show create table goods;
开启事务，命令如下：
- 开启事务后执行修改命令，变更会维护到本地缓存中，而不维护到物理表中
begin; 或者 start transaction;
提交事务，命令如下
- 将缓存中的数据变更维护到物理表中
commit;
回滚事务，命令如下：
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放弃缓存中变更的数据
rollback;
注意
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修改数据的命令会自动的触发事务，包括insert、update、delete
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而在SQL语句中有手动开启事务的原因是：可以进行多次数据的修改，如果成功一起成功，否则一起会滚到之前的数据
4.2.1提交
step1：连接 终端1：查询商品分类信息 select * from goods_cates; step2：增加数据 终端2：开启事务，插入数据 begin; insert into goods_cates(name) values('小霸王游戏机'); 终端2：查询数据，此时有新增的数据 select * from goods_cates; step3：查询 终端1：查询数据，发现并没有新增的数据 select * from goods_cates; step4：提交 终端2：完成提交 commit; step5：查询 终端1：查询，发现有新增的数据 select * from goods_cates;
4.2.2回滚
step1：连接 终端1 select * from goods_cates; step2：增加数据 终端2：开启事务，插入数据 begin; insert into goods_cates(name) values('小霸王游戏机'); 终端2：查询数据，此时有新增的数据 select * from goods_cates; step3：查询 终端1：查询数据，发现并没有新增的数据 select * from goods_cates; step4：回滚 终端2：完成回滚 rollback; step5：查询 终端1：查询数据，发现没有新增的数据 select * from goods_cates;
索引是什么
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度
索引的使用
- 查看索引
show index from 表名;
- 创建索引
- 如果指定字段是字符串，需要指定长度，建议长度与定义字段时的长度一致
- 字段类型如果不是字符串，可以不填写长度部分
create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
- 删除索引：
drop index 索引名称 on 表名;
索引demo
1.创建测试表testindex create table test_index(title varchar(10)); 2. 使用python程序（ipython也可以）通过pymsql模块 向表中加入十万条数据 from pymysql import connect def main(): # 创建Connection连接 conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8') # 获得Cursor对象 cursor = conn.cursor() # 插入10万次数据 for i in range(100000): cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i) # 提交数据 conn.commit() if __name__ == "__main__": main() 3. 查询 开启运行时间监测： set profiling=1; 查找第1万条数据ha-99999 select * from test_index where title='ha-99999'; 查看执行的时间： show profiles; 为表title_index的title列创建索引： create index title_index on test_index(title(10)); 执行查询语句： select * from test_index where title='ha-99999'; 再次查看执行的时间 show profiles;
注意：
要注意的是，建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。
建立索引会占用磁盘空间