mysql-视图、事物等

一、视图

视图是一个虚拟表（非真实存在），其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集，可以将该结果集当做表来使用。

使用视图我们可以把查询过程中的临时表摘出来，用视图去实现，这样以后再想操作该临时表的数据时就无需重写复杂的sql了，直接去视图中查找即可，但视图有明显地效率问题，并且视图是存放在数据库中的，如果我们程序中使用的sql过分依赖数据库中的视图，即强耦合，那就意味着扩展sql极为不便，因此并不推荐使用

create view course2teacher as select * from course inner join teacher on course.teacher_id = teacher.tid;  # 只有表结构，没有表数据，因为它的数据是基于其他表的。不建议使用，因为以后扩展sql语句的时候，视图也需要跟着修改。

# 修改视图
alter view teacher_view as select * from course where cid>3;

# 删除视图
drop view teacher_view


-- 2.触发器  (一般不用，这个在应用程序级别能做，在应用程序级别能干的活还是去自己干好，以后扩展方便)

#准备表
CREATE TABLE cmd (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    USER CHAR (32),
    priv CHAR (10),
    cmd CHAR (64),
    sub_time datetime, #提交时间
    success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败
);

CREATE TABLE errlog (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    err_cmd CHAR (64),
    err_time datetime
);
 
#创建触发器
delimiter //  # 定义sql语句的结束语
CREATE TRIGGER tri_after_insert_cmd AFTER INSERT ON cmd FOR EACH ROW
BEGIN
    IF NEW.success = 'no' THEN #等值判断只有一个等号
            INSERT INTO errlog(err_cmd, err_time) VALUES(NEW.cmd, NEW.sub_time) ; #必须加分号
      END IF ; #必须加分号
END //
delimiter ;  # 把结束符号还原回来 


#往表cmd中插入记录，触发触发器，根据IF的条件决定是否插入错误日志
INSERT cmd (
    USER,
    priv,
    cmd,
    sub_time,
    success
)
VALUES
    ('egon','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'),
    ('egon','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'),
    ('egon','0755','useradd xxx',NOW(),'no'),
    ('egon','0755','ps aux',NOW(),'yes');


# 删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;


 -- 3 存储过程
 # (1) 无参存储过程
 delimiter //
 create procedure p1()
 BEGIN
  select * from db7.teacher;
 END //
 delimiter ;
 
 # MySQL中调用
 call p1();
 
 # Python中调用
 cursor.callproc('p1')
 
 # (2) 有参存储过程。不但要指定是接收还是返回，还要指定类型
 
 delimiter //
 create procedure p2(in n1 int,in n2 int,out res int)
 BEGIN
     select * from db7.teacher where tid > n1 and tid < n2;
     set res = 1;
 END //
 delimiter ;
 
 # inout 可进可出 了解就行
 
 # MySQL中调用
 set @x=0
 call p2(2,4,@x);
 select @x;  # 查看返回值结果
 
 # Python中调用 
 cursor.callproc('p2',(2,4,0))  # @_p2_0=2,@_p2_1=4,@_p2_2=0
 cursor.excute('select @_p3_2')
 cursor.fetchall()





## 应用程序和数据库结合使用

### 方式一：

    MySQL:  编写存储过程

    python：调用存储过程



### 方式二：

    Python：编写纯生SQL

    MySQL：什么都不用干

### 方式三：

    Python：ORM --> 纯生SQL

    MySQL：

# 运行效率方式二高，开发效率方式三高（运行效率比方式二慢不了多少），我们主要是用方式三，偶尔用方式二，很少会去用方式一，除非一个人应用程序开发和DBA开发都很厉害。

二、事物

create table user(
id int primary key auto_increment,
name char(32),
balance int
);

insert into user(name,balance)
values
('wsb',1000),
('egon',1000),
('ysb',1000);

#原子操作
start transaction;
update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元
update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元
update user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元
commit;

#出现异常，回滚到初始状态
start transaction;
update user set balance=900 where name='wsb'; #买支付100元
update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元
uppdate user set balance=1090 where name='ysb'; #卖家拿到90元,出现异常没有拿到
rollback;
commit;

三、函数和流程控制

#1 准备表和记录
CREATE TABLE blog (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    NAME CHAR (32),
    sub_time datetime
);

INSERT blog (NAME, sub_time)
VALUES
    ('第1篇','2015-03-01 11:31:21'),
    ('第2篇','2015-03-11 16:31:21'),
    ('第3篇','2016-07-01 10:21:31'),
    ('第4篇','2016-07-22 09:23:21'),
    ('第5篇','2016-07-23 10:11:11'),
    ('第6篇','2016-07-25 11:21:31'),
    ('第7篇','2017-03-01 15:33:21'),
    ('第8篇','2017-03-01 17:32:21'),
    ('第9篇','2017-03-01 18:31:21');
   
#2. 提取sub_time字段的值，按照格式后的结果即"年月"来分组

select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');

四、索引原理

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while (i<3000000) do
        insert into s1 values(i,'egon','male',concat('egon',i,'@oldboy'));
        set i=i+1;
    end while;
END$$
delimiter ; 

#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

#无索引：mysql根本就不知道到底是否存在id等于333333333的记录，只能把数据表从头到尾扫描一遍，此时有多少个磁盘块就需要进行多少IO操作，所以查询速度很慢
mysql> select * from s1 where id=333333333;
Empty set (0.33 sec)

# 创立索引前
select count(id) from s1 where id = 1000
row in set (0.80 sec)

# 创立索引
create index idx_id on s1(id)
Query OK, 0 rows affected (2.63 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

# 创立索引后
select count(id) from s1 where id = 1000;
row in set (0.00 sec)