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Week10-数据库

week 10

1 介绍

1.1 数据库

数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

1.2 关系型数据库管理系统

RDBMS即关系数据库管理系统(Relational Database Management System)的特点：

数据以表格的形式出现
每行为各种记录名称
每列为记录名称所对应的数据域
许多的行和列组成一张表单
若干的表单组成database

RDBMS的一些术语：

数据库: 数据库是一些关联表的集合。.
数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。
列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据，例如邮政编码的数据。
行：一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
冗余：存储两倍数据，冗余可以使系统速度更快。(表的规范化程度越高，表与表之间的关系就越多；查询时可能经常需要在多个表之间进行连接查询；而进行连接操作会降低查询速度。例如，学生的信息存储在student表中，院系信息存储在department表中。通过student表中的dept_id字段与department表建立关联关系。如果要查询一个学生所在系的名称，必须从student表中查找学生所在院系的编号（dept_id），然后根据这个编号去department查找系的名称。如果经常需要进行这个操作时，连接查询会浪费很多的时间。因此可以在student表中增加一个冗余字段dept_name，该字段用来存储学生所在院系的名称。这样就不用每次都进行连接操作了。)
主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
外键：外键用于关联两个表。
复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一般用于复合索引。
索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。
参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件，目的是保证数据的一致性。

1.3 Mysql数据库

Mysql是最流行的关系型数据库管理系统，在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。其他RDMS还包括：Oracle，Sql Server，DB2，Postresql，Sqlite，Access等。非关系型：mongodb，redis，memcache。

2 Mysql安装

2.1 Linux

yum -y install mysql-server mysql

1.解压tar包
cd /software
tar -xzvf mysql-5.6.21-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
mv mysql-5.6.21-linux-glibc2.5-x86_64 mysql-5.6.21

2.添加用户与组
groupadd mysql
useradd -r -g mysql mysql
chown -R mysql:mysql mysql-5.6.21

3.安装数据库
su mysql
cd mysql-5.6.21/scripts
./mysql_install_db --user=mysql --basedir=/software/mysql-5.6.21 --datadir=/software/mysql-5.6.21/data

4.配置文件
cd /software/mysql-5.6.21/support-files
cp my-default.cnf /etc/my.cnf
cp mysql.server /etc/init.d/mysql
vim /etc/init.d/mysql   #若mysql的安装目录是/usr/local/mysql,则可省略此步
修改文件中的两个变更值
basedir=/software/mysql-5.6.21
datadir=/software/mysql-5.6.21/data

5.配置环境变量
vim /etc/profile
export MYSQL_HOME="/software/mysql-5.6.21"
export PATH="$PATH:$MYSQL_HOME/bin"
source /etc/profile

6.添加自启动服务
chkconfig --add mysql
chkconfig mysql on

7.启动mysql
service mysql start

8.登录mysql及改密码与配置远程访问
mysqladmin -u root password 'your_password'     #修改root用户密码
mysql -u root -p     #登录mysql,需要输入密码
mysql>GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'your_password' WITH GRANT OPTION;     #允许root用户远程访问
mysql>FLUSH PRIVILEGES;     #刷新权限

源码安装mysql

2.2 Window

#1、下载：MySQL Community Server 5.7.16
http://dev.mysql.com/downloads/mysql/

#2、解压
如果想要让MySQL安装在指定目录，那么就将解压后的文件夹移动到指定目录，如：C:mysql-5.7.16-winx64

#3、添加环境变量
【右键计算机】--》【属性】--》【高级系统设置】--》【高级】--》【环境变量】--》【在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行，双击】 --> 【将MySQL的bin目录路径追加到变值值中，用 ； 分割】
 
#4、初始化
mysqld --initialize-insecure

#5、启动MySQL服务
mysqld # 启动MySQL服务

#6、启动MySQL客户端并连接MySQL服务
mysql -u root -p # 连接MySQL服务器

上一步解决了一些问题，但不够彻底，因为在执行【mysqd】启动MySQL服务器时，当前终端会被hang住，那么做一下设置即可解决此问题：

注意：--install前，必须用mysql启动命令的绝对路径
# 制作MySQL的Windows服务，在终端执行此命令：
"c:mysql-5.7.16-winx64inmysqld" --install
 
# 移除MySQL的Windows服务，在终端执行此命令：
"c:mysql-5.7.16-winx64inmysqld" --remove

注册成服务之后，以后再启动和关闭MySQL服务时，仅需执行如下命令：
# 启动MySQL服务
net start mysql
 
# 关闭MySQL服务
net stop mysql

安装

3 Mysql数据类型

MySQL支持多种类型，大致可以分为三类：数值、日期/时间和字符串(字符)类型。

3.1 数值类型

类型	大小	范围（有符号）	范围（无符号）	用途
TINYINT	1 字节	(-128，127)	(0，255)	小整数值
SMALLINT	2 字节	(-32 768，32 767)	(0，65 535)	大整数值
MEDIUMINT	3 字节	(-8 388 608，8 388 607)	(0，16 777 215)	大整数值
INT或INTEGER	4 字节	(-2 147 483 648，2 147 483 647)	(0，4 294 967 295)	大整数值
BIGINT	8 字节	(-9 233 372 036 854 775 808，9 223 372 036 854 775 807)	(0，18 446 744 073 709 551 615)	极大整数值
FLOAT	4 字节	(-3.402 823 466 E+38，1.175 494 351 E-38)，0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 351 E+38)	0，(1.175 494 351 E-38，3.402 823 466 E+38)	单精度浮点数值
DOUBLE	8 字节	(1.797 693 134 862 315 7 E+308，2.225 073 858 507 201 4 E-308)，0，(2.225 073 858 507 201 4 E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308)	0，(2.225 073 858 507 201 4 E-308，1.797 693 134 862 315 7 E+308)	双精度浮点数值
DECIMAL	对DECIMAL(M,D) ，如果M>D，为M+2否则为D+2	依赖于M和D的值	依赖于M和D的值	小数值

3.2 日期和时间类型

类型	大小 (字节)	范围	格式	用途
DATE	3	1000-01-01/9999-12-31	YYYY-MM-DD	日期值
TIME	3	'-838:59:59'/'838:59:59'	HH:MM:SS	时间值或持续时间
YEAR	1	1901/2155	YYYY	年份值
DATETIME	8	1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59	YYYY-MM-DD HH:MM:SS	混合日期和时间值
TIMESTAMP	4	1970-01-01 00:00:00/2037 年某时	YYYYMMDD HHMMSS	混合日期和时间值，时间戳

3.3 字符串类型

CHAR和VARCHAR类型类似，但它们保存和检索的方式不同。它们的最大长度和是否尾部空格被保留等方面也不同。在存储或检索过程中不进行大小写转换。

类型	大小	用途
CHAR	0-255字节	定长字符串
VARCHAR	0-65535 字节	变长字符串
TINYBLOB	0-255字节	不超过 255 个字符的二进制字符串
TINYTEXT	0-255字节	短文本字符串
BLOB	0-65 535字节	二进制形式的长文本数据
TEXT	0-65 535字节	长文本数据
MEDIUMBLOB	0-16 777 215字节	二进制形式的中等长度文本数据
MEDIUMTEXT	0-16 777 215字节	中等长度文本数据
LONGBLOB	0-4 294 967 295字节	二进制形式的极大文本数据
LONGTEXT	0-4 294 967 295字节	极大文本数据

4 库操作

4.1 系统数据库

information_schema：虚拟库，不占用磁盘空间，存储的是数据库启动后的一些参数，如用户表信息、列信息、权限信息、字符信息等；
performance_schema： MySQL 5.5开始新增一个数据库：主要用于收集数据库服务器性能参数，记录处理查询请求时发生的各种事件、锁等现象；
mysql：授权库，主要存储系统用户的权限信息；
test： MySQL数据库系统自动创建的测试数据库。

4.2 创建数据库

语法：

CREATE DATABASE 数据库名 charset utf8;

4.3 数据库相关操作

查看数据库：

show databases;
show create database db1;
select database();

选择数据库：

USE 数据库名；

删除数据库：

DROP DATABASE 数据库名;

修改数据库：

alter database db1 charset utf8;

5 表操作

5.1 创建表

语法：

CREATE TABLE table_name (column_name column_type);

创建一个student表：

create table student(
   id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   name CHAR(32) NOT NULL,
   age  INT NOT NULL,
   register_date DATE,
   PRIMARY KEY (id)
);

AUTO_INCREMENT定义列为自增的属性，一般用于主键，数值会自动加1。
PRIMARY KEY关键字用于定义列为主键。您可以使用多列来定义主键，列间以逗号分隔。

CREATE TABLE `student2` (
  `id` int(11) NOT NULL,
  `name` char(16) NOT NULL,
  `class_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `fk_class_key` (`class_id`),
  CONSTRAINT `fk_class_key` FOREIGN KEY (`class_id`) REFERENCES `class` (`id`) #定义外键
)

5.2 查看表结构

语法：

describe student; #查看表结构，可简写为desc 表名
show create table studentG; #查看表详细结构，可加G

5.3 插入表数据

语法：

INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN )
                       VALUES
                       ( value1, value2,...valueN );

5.3 复制表

复制表结构＋记录（key不会复制: 主键、外键和索引）：

create table new_service select * from service;

只复制表结构：

create table new1_service select * from service where 1=2;

5.4 删除表

DROP TABLE 表名;

5.5 常用命令

5.5.1 ALTER命令

1. 修改表名
      ALTER TABLE 表名 
                          RENAME 新表名;
ALTER TABLE testalter_tbl RENAME TO alter_tbl;

2. 增加字段
      ALTER TABLE 表名
                          ADD 字段名  数据类型 [完整性约束条件…],
                          ADD 字段名  数据类型 [完整性约束条件…];
      ALTER TABLE 表名
                          ADD 字段名  数据类型 [完整性约束条件…]  FIRST;
      ALTER TABLE 表名
                          ADD 字段名  数据类型 [完整性约束条件…]  AFTER 字段名;
alter table student add phone int(11) not null;
                            
3. 删除字段
      ALTER TABLE 表名 
                          DROP 字段名;
alter table student drop register_date;

4. 修改字段
      ALTER TABLE 表名 
                          MODIFY  字段名 数据类型 [完整性约束条件…];
ALTER TABLE testalter_tbl MODIFY c CHAR(10);
ALTER TABLE testalter_tbl MODIFY j BIGINT NOT NULL DEFAULT 100;
      ALTER TABLE 表名 
                          CHANGE 旧字段名 新字段名 新数据类型 [完整性约束条件…]
ALTER TABLE testalter_tbl CHANGE i j BIGINT;

5.5.2 查询

语法：

SELECT column_name,column_name
FROM table_name
[WHERE Clause]
[OFFSET M ][LIMIT N]

查询语句中你可以使用一个或者多个表，表之间使用逗号(,)分割，并使用WHERE语句来设定查询条件。
SELECT 命令可以读取一条或者多条记录。
你可以使用星号（*）来代替其他字段，SELECT语句会返回表的所有字段数据
你可以使用 WHERE 语句来包含任何条件。
你可以通过OFFSET指定SELECT语句开始查询的数据偏移量。默认情况下偏移量为0。
你可以使用 LIMIT 属性来设定返回的记录数。

like子句：

SELECT field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2...WHERE field1 LIKE condition1 [AND [OR]] filed2 = 'somevalue'

select *from student where name binary like "%Li";
select *from student where name binary like  binary "%Li"; #只匹配大写

排序：

SELECT field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2...ORDER BY field1, [field2...] [ASC [DESC]]

使用 ASC 或 DESC 关键字来设置查询结果是按升序或降序排列。 默认情况下，它是按升序排列。
select *from student where name like binary "%Li" order by stu_id desc;

分组：

SELECT column_name, function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name;

SELECT name, COUNT(*) FROM   employee_tbl GROUP BY name;
SELECT name, SUM(singin) as singin_count FROM  employee_tbl GROUP BY name WITH ROLLUP;
SELECT coalesce(name, '总数'), SUM(singin) as singin_count FROM  employee_tbl GROUP BY name WITH ROLLUP;

5.5.3 修改

UPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2 [WHERE Clause]

update student set age=18 ,name="zhouxy" where stu_id>3;

5.5.4 删除

DELETE FROM table_name [WHERE Clause]<br><br>delete from student where stu_id=5;

6 Mysql连接

INNER JOIN（内连接,或等值连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：获取左表所有记录，即使右表没有对应匹配的记录。
RIGHT JOIN（右连接）： 与 LEFT JOIN 相反，用于获取右表所有记录，即使左表没有对应匹配的记录。

6.1 INNER JOIN（只显示2个表的交集）

select * from ccs_acct INNER JOIN ccs_order on ccs_acct.ACCT_NBR = ccs_order.ACCT_NBR;

select ccs_acct.*,ccs_order.*  from ccs_acct,ccs_order where ccs_acct.ACCT_NBR = ccs_order.ACCT_NBR;

6.2 LEFT JOIN

select * from a LEFT JOIN b on a.a = b.b;

6.3 RIGHT JOIN

select * from a RIGHT JOIN b on a.a = b.b;

6.4 FULL JOIN

mysql不支持full join。

select * from a FULL JOIN b on a.a = b.b;

select * from a left join b on a.a = b.b UNION select * from a right join b on a.a = b.b;

7 事务

在MySQL中只有使用了Innodb数据库引擎的数据库或表才支持事务
事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的SQL语句要么全部执行，要么全部不执行
事务用来管理insert,update,delete语句

事务是必须满足4个条件（ACID）： Atomicity（原子性）、Consistency（稳定性）、Isolation（隔离性）、Durability（可靠性）：

事务的原子性：一组事务，要么成功；要么撤回。
稳定性 ：有非法数据（外键约束之类），事务撤回。
隔离性：事务独立运行。一个事务处理后的结果，影响了其他事务，那么其他事务会撤回。事务的100%隔离，需要牺牲速度。
可靠性：软、硬件崩溃后，InnoDB数据表驱动会利用日志文件重构修改。可靠性和高速度不可兼得， innodb_flush_log_at_trx_commit选项决定什么时候把事务保存到日志里。

begin； ＃开始一个事务

insert into a (a) values(555);
 
rollback; 回滚 ， 这样数据是不会写入的

8 索引

索引的功能就是加速查找。实际上，索引也是一张表，该表保存了主键与索引字段，并指向实体表的记录。

常用索引：

普通索引INDEX：加速查找

唯一索引：
    -主键索引PRIMARY KEY：加速查找+约束（不为空、不能重复）
    -唯一索引UNIQUE:加速查找+约束（不能重复）

联合索引：
    -PRIMARY KEY(id,name):联合主键索引
    -UNIQUE(id,name):联合唯一索引
    -INDEX(id,name):联合普通索引

索引类型：

hash类型的索引：查询单条快，范围查询慢
btree类型的索引：b+树，层数越多，数据量指数级增长（我们就用它，因为innodb默认支持它）

8.1 创建索引

创建表时：

    　　CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) 
                );

create table t1(
    id int,
    name char,
    age int,
    sex enum('male','female'),
    unique key uni_id(id),
    index ix_name(name) #index没有key
);

CREATE在已存在的表上创建索引：

        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;

create index ix_age on t1(age);

ALTER TABLE在已存在的表上创建索引：

        CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名 
                     ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;

alter table t1 add index ix_sex(sex);

8.2 删除索引

DROP INDEX 索引名 ON 表名;

9 pymysql模块

import pymysql
#创建链接
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123',database='testdb')
#创建游标
cursor=conn.cursor()

#执行sql语句
#part1
# sql='insert into userinfo(name,password) values("root","123456");'
# res=cursor.execute(sql) #执行sql语句，返回sql影响成功的行数
# print(res)

#part2
# sql='insert into userinfo(name,password) values(%s,%s);'
# res=cursor.execute(sql,("root","123456")) #执行sql语句，返回sql影响成功的行数
# print(res)

#part3
sql='insert into userinfo(name,password) values(%s,%s);'
res=cursor.executemany(sql,[("root","123456"),("lhf","12356"),("eee","156")]) #执行sql语句，返回sql影响成功的行数
print(res)

conn.commit() #提交后才发现表中插入记录成功
cursor.close() #关闭游标
conn.close() #关闭链接

查询：

import pymysql
#链接
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123',database='egon')
#游标
cursor=conn.cursor()
# 游标设置为字典类型
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

#执行sql语句
sql='select * from userinfo;'
rows=cursor.execute(sql) #执行sql语句，返回sql影响成功的行数rows,将结果放入一个集合，等待被查询

# cursor.scroll(3,mode='absolute') # 相对绝对位置移动
# cursor.scroll(3,mode='relative') # 相对当前位置移动
res1=cursor.fetchone()
res2=cursor.fetchone()
res3=cursor.fetchone()
res4=cursor.fetchmany(2)
res5=cursor.fetchall()
print(res1)
print(res2)
print(res3)
print(res4)
print(res5)
print('%s rows in set (0.00 sec)' %rows)

conn.commit() #提交后才发现表中插入记录成功
cursor.close()
conn.close()

10 SQLAchemy

orm英文全称object relational mapping，就是对象映射关系程序。

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

1、使用者通过ORM对象提交命令
2、将命令交给SQLAlchemy Core（Schema/Types  SQL Expression Language）转换成SQL
3、使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作
3.1、匹配使用者事先配置好的engine
3.2、engine从连接池中取出一个链接
3.3、基于该链接通过Dialect调用DB API，将SQL转交给它去执

总的来说就是根据类创建对象，对象转换成SQL，执行SQL。

10.1 创建表

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship

engine = create_engine("mysql+pymysql://root:alex3714@localhost/testdb",encoding='utf-8', echo=True) #echo=True打印信息
Base = declarative_base()  #生成orm基类

#创建单表:业务线
class Business(Base):
    __tablename__='business'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    bname=Column(String(32),nullable=False,index=True)

#多对一:多个服务可以属于一个业务线,多个业务线不能包含同一个服务
class Service(Base):
    __tablename__='service'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    sname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
    ip=Column(String(15),nullable=False)
    port=Column(Integer,nullable=False)
    
    business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'))

    __table_args__=(
        UniqueConstraint(ip,port,name='uix_ip_port'),
        Index('ix_id_sname',id,sname)
    )

#一对一:一种角色只能管理一条业务线,一条业务线只能被一种角色管理
class Role(Base):
    __tablename__='role'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    rname=Column(String(32),nullable=False,index=True)
    priv=Column(String(64),nullable=False)

    business_id=Column(Integer,ForeignKey('business.id'),unique=True)

#多对多:多个用户可以是同一个role,多个role可以包含同一个用户
class Users(Base):
    __tablename__='users'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    uname=Column(String(32),nullable=False,index=True)

class Users2Role(Base):
    __tablename__='users2role'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    uid=Column(Integer,ForeignKey('users.id'))
    rid=Column(Integer,ForeignKey('role.id'))

    __table_args__=(
        UniqueConstraint(uid,rid,name='uix_uid_rid'),
    )

def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)   #创建表结构

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

if __name__ == '__main__':
    init_db()

10.2 操作表

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column,Integer,String,ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

engine=create_engine('mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/db1?charset=utf8',max_overflow=5)
Base=declarative_base()

#多对一:假设多个员工可以属于一个部门,而多个部门不能有同一个员工
class Dep(Base):
    __tablename__='dep'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    dname=Column(String(64),nullable=False,index=True)

class Emp(Base):
    __tablename__='emp'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
    dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))

def init_db():
    Base.metadata.create_all(engine)

def drop_db():
    Base.metadata.drop_all(engine)

drop_db()
init_db()
Session=sessionmaker(bind=engine) #创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
session=Session() #生成session实例

打印具体字段在定义表的类下面加上：

def __repr__(self):
    return "<User(name='%s',  password='%s')>" % (
        self.name, self.password)

10.2.1 增

row_obj=Dep(dname='销售') #按关键字传参,无需指定id,因其是自增长的
session.add(row_obj)
session.add_all([
    Dep(dname='技术'),
    Dep(dname='运营'),
    Dep(dname='人事'),
])

session.commit() #现此才统一提交，创建数据

10.2.2 删

session.query(Dep).filter(Dep.id > 3).delete()
session.commit()

10.2.3 改

session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':'哇哈哈'})
session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'dname':Dep.dname+'_SB'},synchronize_session=False)
session.query(Dep).filter(Dep.id > 0).update({'id':Dep.id*100},synchronize_session='evaluate')

session.commit()

10.2.4 查

#查所有,取所有字段
res=session.query(Dep).all() #for row in res:print(row.id,row.dname)

#查所有,取指定字段
res=session.query(Dep.dname).order_by(Dep.id).all() #for row in res:print(row.dname)

res=session.query(Dep.dname).first()
print(res)

#过滤查
res=session.query(Dep).filter(Dep.id > 1,Dep.id <1000) #逗号分隔,默认为and
print([(row.id,row.dname) for row in res])

10.2.5 其他

#条件
res=session.query(Emp).filter(Emp.id.between(1,3),Emp.ename == '周小律').all()
res=session.query(Emp).filter(~Emp.id.in_([1,3,99,101]),Emp.ename == '周小律') #~代表取反,转换成sql就是关键字not
from sqlalchemy import and_,or_
res=session.query(Emp).filter(and_(Emp.id > 0,Emp.ename=='周小律')).all()
res=session.query(Emp).filter(or_(Emp.id < 2,Emp.ename=='功周小律')).all()
res=session.query(Emp).filter(
    or_(
        Emp.dep_id == 3,
        and_(Emp.id > 1,Emp.ename=='周小律'),
        Emp.ename != ''
    )
).all()

#通配符
res=session.query(Emp).filter(Emp.ename.like('%律%')).all()

#限制limit
res=session.query(Emp)[0:5:2]

#排序
res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc()).all()
res=session.query(Emp).order_by(Emp.dep_id.desc(),Emp.id.asc()).all()


#分组
from sqlalchemy.sql import func

res=session.query(Emp.dep_id).group_by(Emp.dep_id).all()
res=session.query(
    func.max(Emp.dep_id),
    func.min(Emp.dep_id),
    func.sum(Emp.dep_id),
    func.avg(Emp.dep_id),
    func.count(Emp.dep_id),
).group_by(Emp.dep_id).all()

res=session.query(
    Emp.dep_id,
    func.count(1),
).group_by(Emp.dep_id).having(func.count(1) > 2).all()

#连表
#笛卡尔积
res=session.query(Emp,Dep).all() #select * from emp,dep;

#where条件
res=session.query(Emp,Dep).filter(Emp.dep_id==Dep.id).all()
# for row in res:
#     emp_tb=row[0]
#     dep_tb=row[1]
#     print(emp_tb.id,emp_tb.ename,dep_tb.id,dep_tb.dname)

#内连接
res=session.query(Emp).join(Dep)
#join默认为内连接,SQLAlchemy会自动帮我们通过foreign key字段去找关联关系
res=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep).all()

#左连接:isouter=True
res=session.query(Emp.id,Emp.ename,Emp.dep_id,Dep.dname).join(Dep,isouter=True).all()

#右连接:同左连接,只是把两个表的位置换一下

#组合
q1=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter(Emp.id > 0,Emp.id < 5)
q2=session.query(Emp.id,Emp.ename).filter(
    or_(
        Emp.ename.like('%小%'),
        Emp.ename.like('%律%'),
    )
)
res1=q1.union(q2) #组合+去重
res2=q1.union_all(q2) #组合,不去重

print([i.ename for i in q1.all()]) 
print([i.ename for i in q2.all()]) 
print([i.ename for i in res1.all()]) 
print([i.ename for i in res2.all()])

10.2.6 子查询

子查询当做一张表来用，调用subquery()：

#示例:查出id大于2的员工,当做子查询的表使用

#原生SQL:
# select * from (select * from emp where id > 2);

#ORM:
res=session.query(
    session.query(Emp).filter(Emp.id > 8).subquery()
).all()

子查询当做in的范围用，调用in_：

#示例:#查出销售部门的员工姓名

#原生SQL:
# select ename from emp where dep_id in (select id from dep where dname='销售');

#ORM:
res=session.query(Emp.ename).filter(Emp.dep_id.in_(
    session.query(Dep.id).filter_by(dname='销售'), #传的是参数
    # session.query(Dep.id).filter(Dep.dname=='销售') #传的是表达式
)).all()

子查询当做select后的字段，调用as_scalar()：

#示例:查询所有的员工姓名与部门名

#原生SQL:
# select ename as 员工姓名,(select dname from dep where id = emp.dep_id) as 部门名 from emp;

#ORM:
sub_sql=session.query(Dep.dname).filter(Dep.id==Emp.dep_id) #SELECT dep.dname FROM dep, emp WHERE dep.id = emp.dep_id
sub_sql.as_scalar() #as_scalar的功能就是把上面的sub_sql加上了括号

res=session.query(Emp.ename,sub_sql.as_scalar()).all()

10.2.7 正/反查

class Emp(Base):
    __tablename__='emp'
    id=Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
    ename=Column(String(32),nullable=False,index=True)
    dep_id=Column(Integer,ForeignKey('dep.id'))

    #在ForeignKey所在的类内添加relationship的字段,注意:
    #1:Dep是类名
    #2:depart字段不会再数据库表中生成字段
    #3:depart用于Emp表查询Dep表(正向查询),而xxoo用于Dep表查询Emp表(反向查询),
    depart=relationship('Dep',backref='xxoo') 

#示例:查询员工名与其部门名
res=session.query(Emp.ename,Dep.dname).join(Dep) #迭代器
for row in res:
    print(row[0],row[1]) #等同于print(row.ename,row.dname)
#SQLAlchemy的relationship在内部帮我们做好表的链接

#查询员工名与其部门名(正向查)
res=session.query(Emp)
for row in res:
    print(row.ename,row.id,row.depart.dname)

#查询部门名以及该部门下的员工(反向查)
res=session.query(Dep)
for row in res:
    # print(row.dname,row.xxoo)
    print(row.dname,[r.ename for r in row.xxoo])

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