Python操作mysql

Python操作mysql

pymysql

    安装: pip install pymysql

import pymysql
#连接数据库的参数
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',passward='',database='tt',charset='utf8')
#cursor=conn.cursor() #默认返回的值是元组类型
cursor=conn.cursor(cursor=pysql.cursors.DictCursor)#返回的值是字典类型
sql="select * from userinfo"
cursor.execute(sql)

#res=cursor.fetchall()  #取出所有的数据 返回的是列表套字典
#res=cursor.fetchone()  #取出一条数据 返回的是字典类型
res=cursor.fetchmany(12)  #指定获取多少条数据 返回的是列表套字典
print(res) 

cursor.close()
conn.close()

# 运行结果：
[{'id': 1, 'name': 'zekai', 'depart_id': 1}, {'id': 2, 'name': 'xxx', 'depart_id': 2}, {'id': 3, 'name': 'zekai1', 'depart_id': 3}, {'id': 4, 'name': 'zekai2', 'depart_id': 4}, {'id': 5, 'name': 'zekai3', 'depart_id': 1}, {'id': 6, 'name': 'zekai4', 'depart_id': 2}]

sql注入问题

   import pymysql

user=input('输入用户名:').strip()
pwd=input('输入密码:').strip()

#接下来对用户输入的值进行校验

#连接数据库的参数
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',passward='',database='tt',charset='utf8')
#cursor=conn.cursor() #默认返回的值是元组类型
cursor=conn.cursor(cursor=pysql.cursors.DictCursor)#返回的值是字典类型

sql="select * from user where name='%s' and passward='%s'" %(user,pwd)

cursor.execute(sql)

res=cursor.fetchall()  #取出所有的数据 返回的是列表套字典
print(res)

cursor.close()
conn.close()

id res:
    print('登录成功！')
else:
    print('登录失败！')
    
    
# 运行结果：
输入用户名:liang ' or 1=1 #
输入密码:1999
[{'id': 1, 'name': 'engon1', 'passward': 123.0}, {'id': 2, 'name': 'engon2', 'passward': 456.0}, {'id': 3, 'name': 'engon3', 'passward': 789.0}]
登录成功

以上是sql注入问题
产生的原因：因为过于相信用户输入的内容，根本没有做任何的检验

解决方法：
sql="select * from user where name=%s and passward=%s"
cursor.execute(sql,(user,pwd))


# 运行结果：
输入用户名:engon1
输入密码:123
1
登录成功

解决的方法：
    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='root',password='123qwe',database='test',charset='utf8')
    # cursor = conn.cursor() ### 默认返回的值是元祖类型
    cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) ### 返回的值是字典类型 (*********)

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, ('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

修：
    sql = "update user set name=%s where id=%s"

    cursor.execute(sql, ('dgsahdsa', 2))

    conn.commit()

    cursor.close()
    conn.close()

删除：
    sql = "delete from user where id=%s"

    cursor.execute(sql, ('dgsahdsa', 2))

    conn.commit()

    cursor.close()
    conn.close()

3.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)
            例子：
                zekai 123@qq.com
                zekai 123@qq.cmm

    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

    索引加的越多越好？

        不是

    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，不然...
            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. 组合索引最左前缀

            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
1.查询的时候查询条件精确匹配索引的左边‘连续’一列或几列，则此列就可以被用到。
2.顺序不同也可以被查询到，会自动优化为匹配联合索引的顺序；
3.大多情况下，都应该尽量扩展 已有的索引而不是创建新的索引。

        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：

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;