高级查询

  1. SQL语句的强化

    求所有电脑产品的平均价格,并且保留两位小数:
    select round(avg(price),2) as avg_price from goods;

    查询所有价格大于平均价格的商品,并且按价格降序排序:
    select id,name,price from goods
    where price > (select round(avg(price),2) as avg_price from goods)
    order by price desc;

    查询类型cate_name为 '超极本' 的商品名称、价格:
    select name,price from goods where cate_name = '超级本';

    显示商品的种类:
    select cate_name from goods group by cate_name;

    显示每种商品的平均价格:
    select cate_name,avg(price) from goods group by cate_name;

    查询每种类型的商品中 最贵、最便宜、平均价、数量:
    select cate_name,max(price),min(price),avg(price),count(*) from goods group by cate_name;

    查询每种类型中最贵的电脑信息:
    select * from goods
    inner join
    (
    select
    cate_name,
    max(price) as max_price,
    min(price) as min_price,
    avg(price) as avg_price,
    count(*) from goods group by cate_name
    ) as goods_new_info
    on goods.cate_name=goods_new_info.cate_name and goods.price=goods_new_info.max_price;

  2. 创建 "商品分类"" 表

    创建商品分类表:
    create table if not exists goods_cates(
    id int unsigned primary key auto_increment,
    name varchar(40) not null
    );

    查询goods表中商品的种类:
    select cate_name from goods group by cate_name;

    将分组结果写入到goods_cates数据表:
    insert into goods_cates (name) select cate_name from goods group by cate_name;

  3. 同步表数据

    通过goods_cates数据表来更新goods表:
    update goods as g inner join goods_cates as c on g.cate_name=c.name set g.cate_name=c.id;

  4. 创建 "商品品牌表" 表

    通过create...select来创建数据表并且同时写入记录,一步到位:
    select brand_name from goods group by brand_name;

    在创建数据表的时候一起插入数据(注意: 需要对brand_name 用as起别名,否则name字段就没有值):

     create table goods_brands (
         id int unsigned primary key auto_increment,
         name varchar(40) not null) select brand_name as name from goods group by brand_name;
    
  5. 同步数据

    通过goods_brands数据表来更新goods数据表:

     update goods as g inner join goods_brands as b on g.brand_name=b.name set g.brand_name=b.id;
    
  6. 修改表结构

    查看 goods 的数据表结构,会发现 cate_name 和 brand_name对应的类型为 varchar 但是存储的都是数字:
    desc goods;

    通过alter table语句修改表结构:
    alter table goods
    change cate_name cate_id int unsigned not null,
    change brand_name brand_id int unsigned not null;

  7. 外键

    外键约束:对数据的有效性进行验证

    关键字: foreign key,只有 innodb数据库引擎 支持外键约束

    对于已经存在的数据表更新外键约束:
    给brand_id 添加外键约束:
    alter table goods add foreign key (brand_id) references goods_brands(id);

     给cate_id 添加外键失败,会出现1452错误
     错误原因:已经添加了一个不存在的cate_id值12,因此需要先删除
     
         alter table goods add foreign key (cate_id) references goods_cates(id);
    

    在创建数据表的时候就设置外键约束:

    注意: goods 中的 cate_id 的类型一定要和 goods_cates 表中的 id 类型一致

     create table goods(
         id int primary key auto_increment not null,
         name varchar(40) default '',
         price decimal(5,2),
         cate_id int unsigned,
         brand_id int unsigned,
         is_show bit default 1,
         is_saleoff bit default 0,
         foreign key(cate_id) references goods_cates(id),
         foreign key(brand_id) references goods_brands(id)
     );
    

    取消外键约束:

    需要先获取外键约束名称,该名称系统会自动生成,可以通过查看表创建语句来获取名称:
    show create table goods;

    获取名称之后就可以根据名称来删除外键约束:
    alter table goods drop foreign key 外键名称;

Python 中操作 MySQL 步骤:

Connection 对象:用于建立与数据库的连接

在py文件中引入pymysql模块:
    from pymysql import *
    
创建对象:调用connect()方法:
    conn=connect(参数列表)
        参数host:连接的mysql主机,如果本机是'localhost'
        参数port:连接的mysql主机的端口,默认是3306
        参数database:数据库的名称
        参数user:连接的用户名
        参数password:连接的密码
        参数charset:通信采用的编码方式,推荐使用utf8
    
    conn.close()关闭连接
    conn.commit()提交
    conn.cursor()返回Cursor对象,用于执行sql语句并获得结果
    
Cursor对象:用于执行sql语句,使用频度最高的语句为select、insert、update、delete

    获取Cursor对象:调用Connection对象的cursor()方法
        cs1=conn.cursor()
        
    对象的方法:

        csl.close()关闭
        csl.execute(operation [, parameters ])执行语句,返回受影响的行数,主要用于执行insert、update、delete语句,也可以执行create、alter、drop等语句
        csl.fetchone()执行查询语句时,获取查询结果集的第一个行数据,返回一个元组
        csl.fetchmany(size)执行查询语句时,获取查询结果集的size个行数据,返回一个元组, size默认为1
        csl.fetchall()执行查询时,获取结果集的所有行,一行构成一个元组,再将这些元组装入一个元组返回
        
    对象的属性:

        rowcount只读属性,表示最近一次execute()执行后受影响的行数
        connection获得当前连接对象  

参数化

sql语句的参数化,可以有效防止sql注入
注意:此处不同于python的字符串格式化,全部使用%s占位  

find_name = input("请输入物品名称:")

# 构造参数列表
params = [find_name]

# 执行select语句,并返回受影响的行数:查询所有数据
count = cs1.execute('select * from goods where name=%s', params)

你可能感兴趣的:(高级查询)