1、概念
概念：按照数据结构来组织、存储、管理数据的仓库。
计算机的发明是为了做科学计算，科学计算需要大量的数据输入和输出。
早期使用打孔卡片机、灯泡的亮灭来表示数据输入、输出。
后来，数据存储在磁带上，顺序的读取，写入磁带。
1956年IBM发明了磁盘驱动器，支持随机访问。
信息化时代的到来，有了硬件存储技术的发展，有大量的数据需要存储和管理，数据库管理系统DBMS就诞生了。
不管是什么存储介质，数据库的数据模型才是其核心和基础。
2、分类
按照数据模型分类：网状数据库、层次数据库、关系型数据库
层次数据库：以树形结构表示实体及其之间的关系，关系只支持一对多，代表数据库IBM IMS。
网状数据库：通用电气最早1964加加开发出网状数据库IDS，只能运行在ge自家的主机上。
结点描述，结点的联系就是数据的关系。
能够直接描述客观世界，可以表示实体间多种复杂关系，而这时层次数据库模型无法做到的，一个节点可以有多个父节点，节点之间支持多以多对多关联。
（mysql安装和简单命令，1）开源协议的选型，gpl。）
关系数据库：DBMS：
使用行、列组成的二维表来组织数据和关系，表中行（纪录）即可以描述数据实体，也可以描述实体间的关系。
关系模型比网状模型、层次模型更简单，不需要关系数存储的物理细节，专心于数据的逻辑构建，而且关系模型有论文的严格的数学理论基础支撑。
基于关系模型构建的数据库系统成为RDBMS（relational database system）
Oracle发展：
MySQL发展：
去IOE概念：
阿里巴巴造成的概念，本意中，在阿里巴巴的IT架构中，去掉IBM的小型机，oracle数据库。
Nosql：对非SQL、非传统关系型数据库的统称。
MongoDB：json类型的数据库。 nosql
Redis：内存性的key-value性数据库。缓存数据库。nosql
SQLite：关系型数据库，文件型的，不启动数据库的话，就在本地启动缓存数据库。
Solr：搜索引擎。
Elasticsearch：分布式，搜索引擎。搜索压力较大的时候利用此引擎。
Cassandra：列存数据库。
Hbase：国内用的较多。海量数据，想存多少都可以。
MySQL：基于tcp协议通信的。是一种关系型数据库管理软件，支持网络访问，默认服务端口3306。Mysql通信使用mysql协议。
3、安装
1）导入Per文件，test.sql文件，解压文件，yum install 安装文件。
2）Service mysql start 启动服务。Mysql_secure_installation设置服务。
3）Mysql -uroot -p < test.sql 导入库。
4）mysql> grant all on *.* to 'wang'@'%' identified by 'wang'; 增加权限，什么库上什么表中哪些文件给哪个用户在哪个主机端登录，密码是什么。%表示主机端。
5）选择可视化软件登录
4、SQL语句
SQL是结构化查询语言structured query language。所有主流的关系型数据库都支持SQL，nosql也有很大一部分支持SQL。
SQL语句分为：
DDL数据定义语言，负责对数据库定义、数据库对象定义，有create、alter与drop三个语法所组成。
DML数据操作语言，负责对数据库对象的操作，crud增删改查。
DCL数据控制语言，负责数据库权限访问控制，由grant和revoke两个指令组成。
TCL事务控制语言，负责处理acid事务，支持commit、rollback指令。
SQL语句大小写不敏感。
SQL语句末尾应该使用分号分开。
5、DCL操作
grant授权、revoke撤销。
grant all on *.* to 'wang'@'%' identified by 'wang';
Revoke all on *.* from wang;
6、DDL操作
1）删除用户
Drop user xxx;
2）创建数据库
库是数据的集合，所有数据按照数据模型组织在数据库中。
Create database if not exists gogs character set utf8mb4 collate utf8mb4_general_ci;
Character set 指定字符集，utf8mb4是utf8的扩展，支持4字节utf8mb4，需要mysql5.5.3+。
Collate指定字符集的校对规则，用来做字符串比较的，例如a和A谁大。
3）删除数据库
Drop databases if exists gogs；
4）创建表
表分为行和列，mysql是行存数据库，数据是一行行存的，列必须固定多少列。
7、Primary key 主键：
表中一列或者多列组成唯一的key，也就是通过这一个或者多个功能能唯一的标识符。
行row，也成为记录record，元组。
列column，也成为字段field。
主键的列不能包含空值null，主键往往设置为整形，长整形，且自增auto_increment.
表中可以没有主键，但是一般设计表的时候，往往都会有主键。
反引号标注的名字，被成为是非关键字。
Desc查看列信息。
8、索引index
可以看做是资本字典的目录，为了快速检索用的，空间换时间，显著提高查询效率。K
可以对一列或者多列字段设置索引。
索引只是为了查看方便，不是为了插入这些等。
可以对一列或者多列字节设定索引。
主键索引，主键会自动建立主键索引，主键本身就是为了快速定位唯一记录的。
唯一索引，表中的索引列组成的索引必须唯一，但可以为空，非空值必须唯一。
普通索引，没有唯一性的要求，就是建立一个字典的目录而已。
（删除改动是需要更改索引的）读写索引。
数据库是唯一的资源，争抢的模式。
9、约束constraint
唯一键约束（unique）
定义了唯一键索引，就是定义了唯一键约束
Primary key约束
定义了主键，就是定义了主键约束。
外键约束foreign key
外键，在表B中的列，关联表A中的主键，表B中的列就是外键。
10、视图
视图、虚拟表（虚表），看起来像表是由查询语句生成的，可以通过视图进行crud操作。
视图的作用：
简化操作，将复杂查询的SQL语句定义为视图，可以简化查询。
数据安全，视图可以只显示真是表的部分列，或计算后的结果从而隐藏真是表的数据。
不明确情况下不通过视图来调整的，只是用来查询的。（不建议增删改）
空间换时间的概念。
11、数据类型
Mysql中的数据类型
|
类型 |
含义 |
|
Tinyint |
1字节，带符号的范围是-128到127，无符号的范围是0到255，bool或Boolean，就是tinyint，0表示假，非0表示真。 |
|
Smallint |
2字节，带符号的范围是-32768到32767，无符号的范围是65536 |
|
Int |
整型，同integer，带符号的范围是-21147483648到2147483647，无符号的范围是0到4294967295 |
|
Bigint |
长整型，8字节，带符号的范围是 |
|
Float |
单精度浮点数精确到大约7位小数位 |
|
Double |
双精度浮点数精确到大约15位小数位 |
|
Date |
日期，支持的范围为1000-01-01到9999-12-31 |
|
Datatime |
支持的范围是1000-01-01 00:00:00 到9999-12-31 00:00:00 |
|
Timestamp |
时间戳，范围是1970-01-01 00:00:00到2037年 |
|
Char（M） |
固定长度，右边填充空格达到长度要求，M为长度，范围为0-255，M指的是字符个数。 |
|
Varchar（M） |
变长字符串，M表示最大列长度，M为航都，范围为0-255，M指的是字符个数 |
|
Text |
大文本，最大长度为65535（2^16-1）个字符 |
|
Dlob |
大字节，最大长度为65535（2^16-1）字节的blob列 |
Length函数返回字节数，而char和varchar定义的是M是字符数限制。
12、关系操作
关系，在关系数据库中，关系就是二维表。
关系操作就是对表的操作。
选择（selection）：又称为限制，是从关系汇总选择出满足给定条件的元组。
投影（projection）在关系上投影就是从选择出若干属性列组成新的关系。
连接（join）将不同的两个关系连接成一个关系。
13、DML ---CRUD 增删改查
Insert：主键冲突的问题一定要解决的。可以利用ignore等信息。解决，忽略错误，返货一个警告。Insert into tables_name(col_name,...)values(values,...);
向表中插入一行数据，自增字段。缺省值字段，可为空字段可不写。
Insert into tables_name select...;
将select查询的结果插入到表中。
Insert into table_name(col_name1,...)values(values1,...) on duplicate key update col_name1=value1,...;
如果主键冲突、唯一键冲突就执行update后的设置，主键不在新增记录，主键在就更新部分字段。
Insert ignore into table_name(col_name,...)values(valuse1,...);
14、Update语句
Update[ignore]tal_name
Set col_name1=expr1[,col_name2=expr2..]
[where where_definition]
Igonre 意义同insert语句。
Updata reg set name=‘xxx’where id=5.
15、delete语句
Delete【ignore】from tbl_name
[where where_definition]
删除符合条件的记录。
16、Select语句
查语句。
SELECT emp_no, CONCAT(first_name,' ',last_name) FROM employees
字符串拼接等。
1）BETWEEN
15 and 19 是前后都包的
SELECT
emp_no
FROM
employees
WHERE
emp_no BETWEEN 10002 and 10012;
2）字符串拼接
SELECT emp_no,first_name + last_name FROM employees; 直接成了加法了，显示的是0.
SELECT emp_no,CONCAT(first_name,'',last_name) FROM employees; 名字拼接
3）as别名
SELECT
emp.emp_no,
CONCAT(first_name,' ',last_name)
FROM
employees as emp
WHERE
(emp_no BETWEEN 10005 and 10019) and last_name LIKE 'B%';
4）limit and offset
Limit选择显示多少条，offset偏移多少个就是从几开始；做分页用。
SELECT * FROM employees emp LIMIT 1 OFFSET 8;
SELECT
emp.emp_no,
CONCAT(first_name,' ',last_name)
FROM
employees as emp
LIMIT 5
OFFSET 18;
5）Where子句
|
运算符 |
描述 |
|
= |
等于 |
|
<> |
不等于 |
|
>,<,>=,<= |
大于，小于，大于等于，小于等于 |
|
BETWEEN |
任意区间，在某个范围之间，between a and b等价于[a,b] |
|
Like(少用)效率低 |
字符串模式匹配，%表示任意多个字符，_表示一个字符。 |
|
In |
指定针对某个列的多个可能值。 |
|
Or |
或 |
|
And |
与 |
In （主键）
6）ORDER BY
排序，对查询结果进行排序，可以升序asc，降序desc。
SELECT
emp.emp_no no,
CONCAT(first_name,' ',last_name)
FROM
employees as emp
ORDER BY no DESC
7）Distinct
不返回重复记录。
去重：两个合起来去重。
SELECT DISTINCT
emp_no
FROM
salaries
ORDER BY emp_no desc
8）聚合函数
sum min max count avg平均值
|
函数 |
描述 |
|
Count（expr） |
返回记录中记录的数目，如果指定列，则返回非null值得行数 |
|
Count(distinct) |
返回不重复的非null值得行数 |
|
Avg（distinct） |
返回平均值 |
|
Min（expr） |
最小值 |
|
Sum（[distinct]expr） |
求和，distinct返回不同值求和 |
|
Max |
最大值 |
①SELECT
COUNT(*)
FROM
Salaries
②SELECT
COUNT(DISTINCT emp_no)
FROM
salaries
③SELECT
COUNT(emp_no)
#AVG(salary)
#SUM(salary)
#MIN(salary)
#MAX(salary)
FROM
Salaries
9）分组查询
有条件的话使用having子句过滤分组，聚合过的结果。
Group by xxx
分组加条件然后才是投影的。
聚合运算是和运算是相生相伴的。
Where的作用更早的。
SELECT
emp_no,
SUM(salary),
MIN(salary)
FROM
salaries
WHERE
emp_no < 10013
GROUP BY
emp_no
SELECT
emp_no,
SUM(salary) s,
MIN(salary) m,
AVG(salary) a
FROM
salaries
#
GROUP BY
emp_no
HAVING
a > 45000
ORDER BY
A
10）子查询
查询语句可以嵌套，内部查询就是子查询。
子查询必须在一组小括号内。
子查询中不能使用order by
会带来好多效率问题。
SELECT
*
FROM
employees
WHERE
emp_no in (SELECT emp_no FROM employees WHERE emp_no> 10015)
ORDER BY
emp_no DESC #降序排序
SELECT
emp.emp_no,
emp.first_name,
gender
FROM
(SELECT * from employees WHERE emp_no > 10015)AS emp
WHERE
emp.emp_no < 10019
ORDER BY
emp_no DESC
having的时候用到了分组了。尽量使用主键查找
17、Join连接
不做什么特殊说明，直接就是行和列相乘的。
1）Cross join交叉连接
笛卡尔乘积，全部交叉
在mysql中，cross join从语法上说与inner join等同。
SELECT * FROM employees cross JOIN salaries （出现的是800 行）
也就是A表多少行直接和B表中多少行直接相乘。
2）Inner join内连接
等值连接，只是选择某field相等的元组）行，使用on限定关联的结果。
Natural join：自然连接，把等值字段的省略一个。特殊的等值连接，去掉重复的列。
SELECT * FROM employees INNER JOIN salaries;
SELECT * FROM employees join salaries on employees.emp_no = salaries.emp_no; 等值连接，利用on。
SELECT * FROM employees NATURAL JOIN salaries ;
3）Outer join 外连接
Left join:左表和右表。从左往右看。 左表有多少行，右表就要配对多少行，右表没有的话配置null。
Right join：右表向左表看。
SELECT * FROM employees LEFT JOIN salaries on employees.emp_no = salaries.emp_no;
SELECT * FROM employees RIGHT JOIN salaries on employees.emp_no = salaries.emp_no;
谁是主表，谁的数据全部显示。
4）自连接
表自己和自己连接
父和子的关系，省市县这些等。
例如员工表：
|
Id |
Name |
Leader |
|
1 |
A |
2 |
|
2 |
B |
3 |
|
3 |
Boss |
Null |
SELECT * from emp emp1 INNER JOIN emp emp2 on emp1.emp_no=emp2.manager;
SELECT * from emp emp1 INNER JOIN emp emp2 on emp1.emp_no=emp2.manager WHERE emp1.emp_no=2;只是显示对照的。
18、事务transaction
InnoDB引擎，支持事务。
事务由如干条语句组成的，指的是要做的一系列操作。
关系型数据库中支持事务，必须支持四个属性（acid）
|
特性 |
描述 |
|
原子性（atomicity） |
一个事务是不可分割的工作单位，事务总包括所有的操作要么全部做完，要么什么都不做。 |
|
一致性（consistency） |
事务必须是使数据库从一个一致性状态编导另一个一致性状态，一致性与原子性是密切相关的。 |
|
隔离性isolation |
一个事务的执行不能被其他事务干扰，即一个事务内部的操作及使用的数据对并发 其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间互不干扰 |
|
持久性durability |
也称为永久性，指的是一个事务一旦提交，他对数据库中数据的改变就应该是永久的，接下来的操作或者故障不应该对其有任何影响。 |
原子性，要求事务中的所有操作，不可分割，不能做了一部分操作，还剩下一部分操作。
一致性，多个事务并行执行的结果，应该和事务排队执行的结果一致。如果事务的并行执行和多线程读写共享资源一样不可预期，就不能保证一致性。
隔离性：多个事务访问共同的数据，应该互不干扰，隔离性，指的是在一个事务处理期间，其他的事务不能访问的问题。
持久性：事务提交后，数据永久保存，数据不能丢失。
Mysql隔离级别：隔离性不好，事务的操作就会互相影响，带来不同严重程度的后果。
1）更新丢失：a和b事务更新同一个数据，a数据提交后，b改变数据，改变后a的数据更新丢失了。
还没有提交到数据库的数据。脏数据。
2）脏读，读到了脏数据，读取到了数据的改变，但是还未提交的。
3）不可以重复读，读到了提交的，不可以利用相同的语句读到了不同数据。
4）幻读：相同的语句读到了不同的数据，数据的增加或减少。
|
隔离级别 |
描述 |
|
Read uncommitted |
读取未提交的数据 |
|
Read committed |
读已经提交的数据，Oracle默认隔离级别 |
|
Repeatable read |
可以重复读，mysql默认隔离级别 |
|
Serializable |
可串行化，事物间完全隔离。 |
隔离级别越高，串行化越高，数据库执行效率低，隔离级别低，并行度高，性能越高。
隔离级别越高，当前事务处理的中间结果对其他事务不可见程度越高。
查询隔离级别：
select @@tx_isolation;
select @@global.tx_isolation; 查询隔离级别。
设置隔离级别：
set session transaction isolation level repeatable read;
set session transaction isolation level read committed;
SERIALIZABLE， 串行了，解决所有问题
REPEATABLE READ，事务A中同一条查询语句返回同样的结果，就是可以重复读数据了。例如语句为(select * from user)o解决的办法有
1、 对se丨ect的数据加锁，不允许其它事务删除、修改的操作
2、 第一次select的时候，对最后一次确切提交的事务的结果做快照
解决了不可以重复读，但是有可能出现幻读。因为另一个事务可以增删数据。
READ CO M M ITTED在事务中，每次se | ect可以读取到别的事务刚提交成功的新的数据。因为读到的是提交后的数据，解决了脏读，但是不能解决不可重复读和幻读的问题。因为其他事务前后修改了数据或增删了数据。
READ U N CO M M ITTED，能读取到别的事务还没有提交的数据，完全没有隔离性可言，出现了脏读，当前其他问题都可能出现。
事务语法
START TRANSACTION或BEGIN开始一个事务，START TRANSACTION是标准SQL的语法。
使用CO M M丨T提交事务后，变更成为永久变更。
RO LLBACK可以在提交事务之前，回滚变更，事务中的操作就如同没有发生过一样（原子性）。
SET AUTOCOMMIT语句可以禁用或启用默认的autocommit模式，用于当前连接。SET AUTOCOMMIT：0禁用自动提交事务。如果开启自动提交，如果有一个修改表的语句执行后，会立即把更新存储到磁盘。
Select @@tx_isolation;连接数据库就是建立相同的会话。
读已经提交。Commit提交。
19、数据仓库和数据库的区别
本质上没有什么区别，都是存放数据的地方。
数据库关注数据的持久化、数据的关系，为业务系统提供支持，事务支持。
数据仓库存储数据是为了分析或者挖掘而设计的表的结构，可以存储海量数据。
数据库存储在线交易数据OLTP（联机事务处理OLTP）
数据仓库存储历史数据用于Olap（在线分析处理数据）
数据库是支持在线业务，支持增删改查。
数据库仓库是为了做数据分析的。数据是用来查的。
20、游标：cursor
操作查询的结果集的一种方法。可以将游标当做一个指针，指向结果集中的某一行。
21、存储过程、触发器
存储过程（stored procedure），数据库系统中，一段完成特定功能的SQL语句，编写类似函数的方式，可以传参调用，支持流程控制语句。
触发器（trigger），由事件触发的特殊的存储过程，例如insert数据式触发。
这两种技术，虽然是数据库高级内容，但基本很少使用。
二、数据库开发
1、驱动
Mysql基于tcp协议智商开发，网络连接后，传输的数据必须遵守mysql的协议。
Mysql的驱动：
Mysqldb：有名的苦，对mysql的c client封装实现，不支持Python3.基于Python2开发的。
Pymysql：语法兼容mysqldb，支持Python3.
2、pymysql使用
1）安装pip install pymysql
2）创建数据库和表。
3）connect连接
建立一个传输数据通道—连接。
Pymysql.connect()方法返回的是connections模块下的connection类实例，connect方法传参就是connection类的__init__提供参数。
|
Connection初始化常用参数 |
说明 |
|
Host |
主机 |
|
User |
用户名 |
|
Password |
密码 |
|
Database |
数据库 |
|
Port |
端口 |
Connection.ping()方法，测试数据库服务器是否或者，有一个参数reconnect表示断开与服务器连接是否重连。
import pymysql
conn =None
try:
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school') 创建连接，指定ip地址，用户名密码和数据库。
print(conn)
print(conn.ping())
except Exception as e:
print(e)
finally:
if conn: 最后关闭连接
conn.close()
3、游标
import pymysql
conn = None
try:管的是连接的问题
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
print(conn)
a = conn.ping(False)
print(a)
cursor = conn.cursor()
try: 管的是事务的问题
name = 'tom'
age = 20
inser_sql = "insert into student(name,age) values('{}',{})".format(name,age)
row = cursor.execute(inser_sql)
print(row)
conn.commit() 写入的数据必须持久化下来
except Exception as e:
print(e)
conn.rollback() 更改的时候出现的任何问题都必须回滚回来
finally:
if conn:
conn.close()
事务管理：
Connection类有三个方法：
Begin开始事务；
Commit将变更事务
Rollback回滚事务
批量添加数据：
import pymysql
conn = None
try:
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
print(conn)
a = conn.ping(False)
print(a)
cursor = conn.cursor()
try:
for i in range(10):
inser_sql = "insert into student(name,age) values('tom{0}',20+{0})".format(i)
rows = cursor.execute(inser_sql)
print(rows)
conn.commit()
except Exception as e:
print(e)
conn.rollback()
finally:
if conn:
conn.close()
if cursor:
cursor.close()
4、编程流程
建立连接
获取游标
执行sql
提交事务
释放资源
5、查询
Cursor类的获取查询方法有fetchone（）获取集的下一行。
Cursor.fetchall()拿出游标以后的。
Cursor.fetchmany(size=None)指定宽度查找几个,返回的记录就是一个元组
Rowcount获取总的行数
Rownnumber 返回当前行数
带列名查询dictcursor：cursor类有一个mixin的子类dictcursor。方式是cursor=conn.cursor(dictcursor)。导入方式
from pymysql.cursors import DictCursor
cursor = conn.cursor(cursor=DictCursor)
{'name': 'tom0', 'id': 1, 'age': 20}
{'name': 'tom1', 'id': 2, 'age': 21}
import pymysql
conn = None
try:
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
cursor = conn.cursor()
sql = 'select * from student'
rows = cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchmany(2))
print(cursor.fetchmany(2))
print(cursor.fetchall())
print(cursor.rowcount)
print(cursor.rownumber)
finally:
if conn:
conn.close()
if cursor:
cursor.close()
(1, 'tom0', 20)
(2, 'tom1', 21)
((3, 'tom2', 22), (4, 'tom3', 23))
((5, 'tom4', 24), (6, 'tom5', 25))
((7, 'tom6', 26), (8, 'tom7', 27), (9, 'tom8', 28), (10, 'tom9', 29), (11, 'tom10', 30), (12, 'tom11', 31), (13, 'tom12', 32), (14, 'tom13', 33), (15, 'tom14', 34), (16, 'tom15', 35), (17, 'tom16', 36), (18, 'tom17', 37), (19, 'tom18', 38), (20, 'tom19', 39))
20
20
6、SQL注入攻击
SELECT * FROM student WHERE id = 5 OR 1=1;
可以查找到所有的数据。
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
conn = None
try:
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
cursor = conn.cursor(DictCursor)
usid = "tom' or '1'='1"
sql = "select * from student where name='{}'".format(usid)
rows = cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchone())
# print(cursor.fetchmany(2))
# print(cursor.fetchmany(2))
# print(cursor.fetchall())
# print(cursor.rowcount)
# print(cursor.rownumber)
finally:
if conn:
conn.close()
直接拼接到查询字符串中，猜测后台数据库的查询语句使用拼接字符串的方式，从而经过设计为服务端传参，令其拼接处特殊的字符，返回用户想要的结果。
Sql语句严禁使用字符串拼接，容易造成注入攻击。
7、解决注入攻击
参数化查询。有效防止注入攻击，并提高查询效率。
利用二元组。
参数化查询的效率会提高的：
SQL语句的缓存：
Cursor.execute(sql,(userid,))
sql = "select * from student where name like %(name)s and age > %(age)s"
rows = cursor.execute(sql,{'name':'tom%','age':25})
操作数据库，连接，注入攻击，cursor。
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
conn = None
try:
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
cursor = conn.cursor(DictCursor)
usid = "tom' or '1'='1"
sql = "select * from student where id = %s"
rows = cursor.execute(sql,(usid,))
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchmany(2))
print(cursor.fetchmany(2))
print(cursor.fetchall())
print(cursor.rowcount)
print(cursor.rownumber)
finally:
if conn:
conn.close()
# if cursor:
# cursor.close()
这种情况下，不会查找到结果的，有效的防止了注入攻击。
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
conn = None
try:
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
cursor = conn.cursor(DictCursor)
usid = "tom' or '1'='1"
sql = "select * from student where name like %(name)s and age > %(age)s"
rows = cursor.execute(sql,{'name':'tom%','age':25}) 参数化查询
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchmany(2))
print(cursor.fetchmany(2))
print(cursor.fetchall())
print(cursor.rowcount)
print(cursor.rownumber)
finally:
if conn:
conn.close()
# if cursor:
# cursor.close()
按照要求进行了查找。
8、上下文支持
#连接类
class Connection(object):
def __enter__(self):
"""Context manager that returns a Cursor"""
return self.cursor()
def __exit__(self, exc, value, traceback):
"""On successful exit, commit. On exception, rollback"""
if exc:
self.rollback()
else:
self.commit()
#游标列
class Cursor(object):
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, *exc_info):
del exc_info
self.close()
连接类进入上下文的时候会返回一个游标对象，退出时如果没有异常会提交更新。
游标也使用上下文，在退出时候关闭游标对象。
import pymysql
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
try:
with conn.cursor() as cursor:
for i in range(3):
insert_sql = "insert into student(name,age) values('tom{0}',20+{0})".format(i)
rows = cursor.execute(insert_sql)
conn.commit()
except Exception as e:
print(e)
conn.rollback()
finally:
conn.close()
import pymysql
conn = pymysql.connect('192.168.118.145','wang','wang','school')
with conn as cursor:
for i in range(3):
insert_sql = "insert into student(name,age)values('tom{0}',20+{0})".format(i)
cursor.execute(insert_sql)
sql = 'select * from student'
cursor.execute(sql)
print(cursor.fetchall())
cursor.close()
conn.close()