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  • MySQL高级查询之索引创建、删除、增加、修改、慢sql、explain解释sql

    day04数据库

    昨日知识点回顾

    1.单表操作

    1.单表的操作
    条件查询的优先级别:
    where > group by >having > order by > limit;
    
    	分组:group by
    	select gender count(id) from xxx group by gender;
    	过滤筛选:having
    	select gender count(id) from xxx group by gender having count(id)>13;
    	排序:order by  asc升序,默认,desc 降序
    	order by 要排序的字段名(id);
    	升序:asc 例子:order by id asc;
    	降序:desc 例子:order by  id desc;
    	order by age asc,id desc;
    	先根据年龄升序,然后如果年龄一样的时候,再根据id进行降序。
    	分页:
    	limit offset,size;
    	offset:行数据的索引  size:取多少航数据
    	limit 起始值,终止值;
    	select * from 表名 limit 0,10;  取出前十条数据
    	
    

    2.多表关系

    表与表之间的关系分为:一对多、一对一、多对多关系。
    一对多:
    create table department(
        id int,
        name varchar(32) not null default ''
    )charset utf8;
    
    create table userinfo(
        id int,
        name varchar(32) not null default '',
        depart_id int,
        constraint 外键名 foreign key(depart_id) references department(id)
    )charset utf8;
    
    多对多:
    create table boy(
        id int,
        bname varchar(32) not null default ''
    )charset utf8;
    
    create table girl(
        id int,
        gname varchar(32) not null default ''
    )charset utf8;
    
    create table boy2girl(
        id int,
        bid int,
        gid int,
        constraint 外键名 foreign key(bid) references boy(id),
        constraint 外键名 foreign key(gid) references girl(id)
    )charset utf8;
    
    一对一关系:
    create table userinfo(
        id int,
        name varchar(32)
    )charset utf8;
    
    create table priv(
        id int,
        salary decimal(20,3),
        pid int,
        unique(pid),
        constraint 外键名 foreign key(pid) references userinfo(id)
    )charset utf8;
    

    3.多表查询

    多表查询中的语法:
    left join......on
    right join.....on
    inner join......on
    举例:
    select * from department left join userinfo on department.id=userinfo.depart_id;
    

    今日内容

    2.python 操作MySQL数据库

    ​ 安装pymysql

    sql注入问题
    	输入用户名:zekai 'or 1=1 #
    	输入密码:dsadsa
    	select * from user where name='zekai' or 1=1 #' and password='dsdfssdd''
    	直接就可以登录成功,产生问题的原因在于:
    	特殊符号没有过滤,以及使用的关键字没有过滤,没有任何的校验。#相当于是注释,or只要满足一个条件即可,and是需要同时满足两个条件。  
    
    解决sql注入问题的方法:
    通过execute执行函数,这是Python内部封装好的方法,只需要拿来使用即可。
    	sql='select * from user where name=%s and password=%s'
    	cursor.execute(sql,(user,pwd))
    
    连接数据库:
    conn=pymysql.connect(
        host='localhost',
        user='root',
        password='root',
        database='test',
        charset='utf8'
    )
    
    cursor=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)##返回的是字典类型
    
    查:
    fetchall()	:取出所有的数据,返回的是列表套字典
    fetone()	: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'))这个是新增一条数据
    下面是新增多条数据:
    data=[
        ('zekai','qqq'),
        ('zekai2','www'),
        ('zekai3','eee'),
        ('zekai4','rrr'),
        ('zekai5','ttt')
    ]
    
    cursor.executemany(sql,data)	新增多条数据
    conn.commit()			加上这句代码,表示提交数据
    
    
    打印最后一行的ID值:
    print(cursor.lastrowid)
    
    
    
    修改:
    sql='update user set name=%s where id=%s'
    cursor.execute(sql,('huaheshang',300))
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
    
    删除:
    sql='delete from user where id=%s'
    cursor.execute(sql,(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:************************

    分为:主键索引、唯一索引、联合唯一索引、普通索引

    1.主键索引:加速查找+不能重复+不能为空 primary key

    2.唯一索引:加速查找+不能重复 unique(字段名)

    2.1联合唯一索引:unique(name,email) 就是这两个字段都是唯一并且不会重复的字段

    联合唯一索引:unique(name,email)		就是这两个字段都是唯一并且不会重复的字段
    例子如下:
    
    ​	zekai	123@qq.com
    
    ​	zekai	123@qq.com	(error错误数据)
    
    因为zekai  123@qq.com 已经存在了,所以下面的一条数据就不能重复再次出现,
    所以执行的时候才会报错。
    

    3.普通索引:加速查找 index(name)

    3.1联合普通索引:index(name,email)

    索引的创建:

    ​ 主键索引:

    新增主键索引:
    增加主键索引的3种方式:
    1.
    create table xxx(
        id int auto_increment primary key,
    )charset utf8;
    
    2.
    alter table xxx change id id int auto_increment primary key;
    3.
    alter table t1 add primary key(id);
    
    删除主键索引:
    alter table t1 drop primary key;
    
    
    唯一索引:
    	增加索引的3种方式:
    	1.
    create table t2(
        id int auto_increment primary key,
        name varchar(60) 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);
    	删除索引的sql命令:
    alter table t2 drop index u_name;
    

    普通索引:

    新增的三种方式:
    	1.
    	create table t3(
            id int auto_increment primary key,
            name varchar(60) 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);
        删除普通索引:
        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.但是在加了索引之后,会占用大量的磁盘空间
    
    索引是不是加的越多越好?
    不是!!!!!!
    
    不会命中索引的情况:
    	1.不能在sql语句中,进行四则运算,会降低sql的查询效率 
    	2.使用函数,也会降低sql的查询效率
    	select * from tb1 where reverse(email)='zekai';
    	3.查询的数据类型不一致,也会降低sql的查询效率
    	如果列是字符串类型,where条件必须用引号引起来,不然会被警告
    	select * from tb1 where email=999;	#这里面正确的应该是email='999'
    	
    	4.排序条件为索引,则select查询的字段name必须也是索引字段,否则无法命中
    	order by
    	select name from s1 order by name desc;	----快
    	当根据索引排序的时候,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;	----慢
    	
    	特别的:
    	如果对主键排序,则还是速度很快,如下:
    	select * from tb1 order by id desc;
    	
    	5.我们使用count(列名)对要查询的分组计算数量,更加具有针对性,不推荐使用count(*)
    	
    	6.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,在最常用的几个列上添加索引!!!
    		select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com';
    		如果遇到上述业务情况,错误的做法是添加两个普通索引:
    		index ix_name(name),
    		index ix_email(email)
    		
    		正确的做法是创建联合索引:
    		index ix_name_email(name,email)			----这个才是正确的做法!!!
    		
    		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,因为只要a存在就可以
    			where a=2 and c=3 and d=4		---命中索引,因为只要a存在就可以
    			where c=3 and d=4			---未命中索引,因为a不存在查询失败
    		
    		
    

    explain解释sql查询语句

    explain select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com'G
    		  					   id: 1          
    					  select_type: SIMPLE    
    							table: user
    					   partitions: NULL
    							 type: ref       索引指向 all全部
    					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

    展示sql慢查询的变量:
    
    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是开启                                          |
    				| slow_query_log_file       | D:mysql-5.7.28910UNQE-slow.log | ## 慢SQL记录的位置
    				+---------------------------+------------------------------------+
    				5 rows in set, 1 warning (0.08 sec)
    
    展示sql慢查询的时间变量:
    show variables like '%long%';
    
    				+----------------------------------------------+-----------+
    				| Variable_name                    | Value     |
    				+----------------------------------------------------------+
    				| long_query_time         	       | 10.000000 |
    

    配置慢sql的变量:

    固定语法为:
    set global 变量名 = 值
    
    设置慢sql查询日志打开:
    set global slow_query_log = on;
    
    设置慢sql查询文件的保存位置:
    set global slow_query_log_file = "D:/mysql-5.7/day004";
    
    设置慢sql查询文件的时间:【sql查询时间超过1秒的sql语句,都会保存到指定的慢sql查询文件中】
    set global long_query_time = 1;
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
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