python操作mysql
首先安装模块pymysql
方法: pip install pymysql
sql 注入问题
输入用户名: zekai ' or 1 =1 #
输入密码: dasadf
select * from user where name = 'zekai' or 1=1 #' and password = dadf'
产生的原因: 太过于相信用户输入的内容,没有做任何校验
解决办法
sql = "select * from user where name==%s and password=%s"
corsor.execute(sql,(user,pwd))
连接:
conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123qwe',database='test',charset='utf8')
# cursor = conn.cursor() ## 默认返回元组类型
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.Dict Cursor) ## 返回的值是字典类型
查
fechall() : 取出所有的数据,返回的是列表套字典
fechone() : 取出一条数据,返回的是字典
fetchmany(size) : 取出的是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, ('xxx', 'qwe')) ### 新增一条数据
data = [
('zekai1', 'qwe'),
('zekai2', 'qwe1'),
('zekai3', 'qwe2'),
('zekai4', 'qwe3'),
]
cursor.executemany(sql, data) ### 新增多条数据
#### 加如下代码
conn.commit()
print(cursor.lastrowid) ### 获取最后一行的ID值
改:
sql = "update user set name=%s where id=%s"
cursor.execute(sql, ('dgsahdsa', 2))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
删
sql = "delete from user where id=%s"
cursor.execute(sql, ('dgsahdsa', 2))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
索引
为啥使用索引以及索引的作用：使用索引就是为了提高查询效率的
类比：字典中的目录
索引的本质：一个特殊的文件
索引的底层原理：B+树
索引的种类
主键索引： 加速查找 + 不能重复 + 不能为空 primary key
唯一索引： 加速查找 + 不能重复 unique(name)
联合唯一索引：unique(name, email)
普通索引： 加速查找 index (name)
联合索引： index (name, email)
索引的创建：
主键索引
新增主键索引：
create table xxx(
id int auto_increment ,
primary key(id)
)
alter table xxx change id id int auto_increment primary key;
alter table t1 add primary key (id);
删除主键索引：
mysql> alter table t1 drop primary key;
唯一索引：
新增：
1.
create table t2(
id int auto_increment primary key,
name varchar(32) not null default '',
unique u_name (name)
)charset utf8
2.
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名 (字段名) ;
create unique index ix_name on t2(name);
3.
alter table t2 add unique index ix_name (name)
删除：
alter table t2 drop index u_name;
普通索引
新增：
1.
create table t3(
id int auto_increment primary key,
name varchar(32) not null default '',
index u_name (name)
)charset utf8
2.
CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (字段名) ;
create index ix_name on t3(name);
3.
alter table t3 add index ix_name (name)
删除：
alter table t3 drop index u_name;
索引的优缺点:
通过观察 *.ibd文件可知：1.索引加快了查询速度
2.但加了索引之后，会占用大量的磁盘空间
索引并不是加的越多越好
不会命中索引的情况：
a. 不能在SQl语句中，进行四则运算， 会降低SQL的查询效率
b. 使用函数
select * from tb1 where reverse(email) = 'zekai';
c. 类型不一致
如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来
select * from tb1 where email = 999;
#排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
d. order by
select name from s1 order by email desc;
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
select email from s1 order by email desc;
特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
select * from tb1 order by nid desc;
e. count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别了
f. 组合索引最左前
什么时候会创建联合索引？
根据公司的业务场景， 在最常用的几列上添加索引
select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com';
如果遇到上述业务情况， 错误的做法：
index ix_name (name),
index ix_email(email)
正确的做法：
index ix_name_email(name, email)
如果组合索引为：ix_name_email (name,email) ************
where name='zekai' and email='xxxx' -- 命中索引
where name='zekai' -- 命中索引
where email='zekai@qq.com' -- 未命中索引
例子：
index (a,b,c,d)
where a=2 and b=3 and c=4 and d=5 --->命中索引
where a=2 and c=3 and d=4 ----> 未命中
g:
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
索引覆盖：
select id from user where id=2000;
慢查询日志：
查看慢SQL的相关变量
mysql> show variables like '%slow%'
-> ;
+---------------------------+-----------------------------------------------+
| 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:mysql-5.7.28dataDESKTOP-910UNQE-slow.log | ## 慢SQL记录的位置
+---------------------------+-----------------------------------------------+
5 rows in set, 1 warning (0.08 sec)
mysql> show variables like '%long%';
+----------------------------------------------------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------------------------------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
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-5.7.28/data/myslow.log";
set global long_query_time=1;