day36 pymysql 索引

pymysql

安装：pip install pymysql

连接

import pymysql

# 连接数据库的参数
conn =pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='',database='feng',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

import pymysql

# 连接数据库的参数
conn =pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='',database='feng',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

sql="select * from userinfo"
cursor.execute(sql)

# res=cursor.fetchall()#取出所以的数据，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)#制定获取多少条数据，返回的是列表套字典
print(res)

cursor.close()
conn.close()

sql注入问题

输入用户名：zekai ' or 1=1 #

输入密码：sdsdfsdf

select * from user where name='zekai ' or 1=1 #' and password ='fsdff;

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：

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

conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='',database='feng',charset='utf8')
cursor=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

# 解决注入的问题
sql="select * from user where name=%s and password=%s"
cursor.execute(sql,(user,pwd))

res=cursor.fetchall()
print(res)

cursor.close()
conn.close()

if res:
    print('登录成功')
else:
    print('登录失败')

增

import pymysql

conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='',database='feng',charset='utf8')
cursor=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

sql="insert into user (name,password) values (%s,%s)"

cursor.execute(sql,('nick','123'))#新增一条数据
print(cursor.lastrowid)#获取最后一行的id值

#添加多条记录
# data=[
#     ('tank','456'),
#     ('jason','789'),
#     ('egon','123')
# ]
#
# cursor.executemany(sql,data)
conn.commit()#这一行一定要加 插入成功
cursor.close()
conn.close()

改

import pymysql

conn= pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='',database='feng',charset='utf8')
cursor=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

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

cursor.execute(sql,('lisia',2))
# data=[
#     ('nick',3),
#     ('nick',4),
#     ('nick',5),
# ]
# cursor.executemany(sql,data)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

删

import pymysql
conn= pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='',database='feng',charset='utf8')
cursor=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

sql="delete from user where id=%s"
cursor.execute(sql,(1,))
conn.commit()

cursor.close()
conn.close()

增删改都是可以删除多条记录d的

索引

为啥使用所有以及索引的作用：

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(字段名)

​ 联合唯一索引：unique(字段1，字段2 )

普通索引：加速索引 index（字段名）

​ 联合普通索引：index(字段1，字段2)

索引的创建

主键索引

新增主键索引

create table 表名(
	字段名 int auto_increment,
    primary key(字段名)
)

alter table 表名 change 字段名 字段名 auto_increment primary key;

alter table 表名 add primary key(字段名)

删除主键索引

alter table 表名 drop primary key;

唯一索引

新增唯一索引

create table 表名(
	id int auto_increment primary key,
    字段名 varchar(32) not null default '',
    unique 索引名 (name)
)

create unique index 索引名 on 表名(字段名)；

alter table 表名 add unique index 索引名(字段名)

删除唯一索引

alter table 表名 drop index 索引名;

普通索引

新增普通索引

create table 表名(
	id int auto_increment primary key,
     字段名 varchar(32) not null default '',
    index 索引名 (字段名)
)

create index 索引名 on 表名(字段名);

alter table 表名 add index 索引名 (字段名);

删除普通索引

alter table 表名 drop index 索引名；

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，会占用大量的磁盘空间

索引并不是越多越好

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 tbi where reverse(email)='zekai';

c. 类型不一致
如果列是字符串类型，传入条件是不许用引号引起来，不然会很慢
select * from tbi where email=999;

d. order by
当根据索引排序时，select查询的字段如果不是索引，则速度依旧很慢
特别：如果对主键排序，则速度很快；
select name from tbi order by nid desc;

e. count(1)或者count(列) 代替 count(*)   count(*)会很慢

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，在最常见的激烈上添加索引
        select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com';
        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：index ix_name_email (name,email)
        where name='zekai' and email='xxx' ---命中索引
        where naem='zekai' ---命中索引
        where email='xxx'  ---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=4 and d=5 ---未命中索引
g. explain
	explain select * from user where  name='zekai' and email='zekai@qq.com';
			   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;通过索引本身查找本身

慢查询日志

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;

备份