Mysq基础入门和Python交互

一、Mysql相关介绍：

1. 数据库分为关系型数据库和非关系型数据库；
2. mysql属于关系型数据库
3. 使用sq语句操作数据库
   1. dql：数据查询命令
   2. dml：数据操作命令， 增删改
   3. ddl： 数据定义命令： 创建表、数据库， 删除表，数据库

4、mysql配置文件 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf

(1) 常用配置：

bind-address 表示服务器绑定的ip，默认为127.0.0.1

Port 表示端口，默认为3306

Datadir 表示数据库目录，默认为/var/lib/mysql

general_log_file 表示普通日志，默认为/var/log/mysql/mysql.log

log_error 表示错误日志，默认为/var/log/mysql/error.log

5、数据类型与约束：

1. 1.    - int 整数，bit 位 (0,1)
   2.    - dicemal ： 浮点数
   3.    - varchar,char ： 字符型
   4.    - datetime ： 日期时间型
   5.    - enum: 枚举类型
2. 数据约束：
   1. -- int unsigned 无符号整形
   2.     -- auto_increment 表示自动增长
   3.     -- not null 表示不能为空
   4.     -- primary key 表示主键
   5.     -- default 默认值
   6.     -- create table 数据表名字 (字段 类型 约束[, 字段 类型 约束]);

二、sql基本使用：

登录：mysql -uroot -ppassword

登出：exit/quit

版本：select version();

时间：select now();

当前库：select databas();

All库：show databases;

建库：create database db_name charset=utf8;

切换库：use db_name;

删库：drop database db_name;

All表：show tables;

建表：create table table_name(数据类型约束+数据约束条件)

表构：desc table_name;

建表/库句：show create table/database table_name/db_name;

修改表结构：alter table set add/change/drop/modify ...

删表：drop table table_name;

Insert：insert into table_name(字段) values(对应值);/insert into table_name values(所有字段值);

Delete：delete from table_name where name=”张三”;

Update：update table_name set ...(update t_students set gender='男' where id=1;)

Select：select * from table_name;

数据库备份还原：

备份：mysqldump –uroot –p 数据库名 > python.sql;
恢复：mysql -uroot –p 新数据库名 < python.sql

 

三、sql高级用法

 

使用as给表或者查询字段起别名：(as xxx)

表： Select a.a,b.a from A as a,B as b where a.c=b.c;

字段： Select name as “名字”,type as “类型” from message;

去重：(distinct )

select distinct type from message;

条件查询：( > 、< 、>=、<=、=、!=、and、or、not )

Select * from student where age < 18;

模糊查询：(%：表示任意字符 _：表示一个字符)

Select * from student where name like %杰%;

范围查找：in(); / between ... and ...

Select * from student where id in(1,3,5);

空判断：null / is not null

Select * from student where name is null;

select * from students where height is not null;

select * from students where not (height is null);

排序：order by desc/asc

Select * from student order by age,height desc;

聚合函数：sum():求和 max()：最大值 min()：最小值 count()：统计 avg()：平均

Select count(*) from student;

select max(height)  from students  where gender='女';

select sum(age)  from students;

select min(height)  from students;

分组：group by：难点

按照性别分组,查询所有的性别：

   select distinct gender from students;

   select gender from students group by gender;

查询同一类型等这种字眼很明显是要分组查询

 

group by + 聚合函数：

查询每组性别的平均年龄

select gender, avg(age) from students group by gender;

查询每种性别中的平均年龄avg(age), 最大年龄,平均身高,最高身高

select gender, avg(age),max(age),avg(height),max(height) from students group by gender;

 

Having：条件表达式，对分组后的数据进一步筛选：

 

除了男生以外的分组的人数

select gender, count(*) from students group by gender having gender!='男';

按性别分组，分别统计出平均年龄超过30岁的组的性别以及姓名 having avg(age) > 30

select gender,group_concat(name) from students group by gender having avg(age)>30 ;

 

分页：limit

select * from 表名 limit [start,] count（start为查询的起始位置，count为限制查询的数量）

-- 查询前5个数据

   select * from students limit 5;

   select * from students limit 0,5;

内链接：inner join ... on   

select * from students inner join classes on students.cls_id=classes.id;  

左连接：left join ...  on

select s.name as '姓名',c.name as '班名' from students as s left join classes as c on s.cls_id=c.id;

右连接：right join ...  on

select * from classes as c right join students as s on s.cls_id=c.id;

 

子查询：子查询结果可以为：标量、一列、一表

select * from students where height>(select avg(height) from students);

select * from students where cls_id in (select id from classes);

select name from (select * from students where id<6) as s  where gender='男';

四、外键

修改表增加外键：

alter table goods add foreign key(brand_id) references goods_brands(id);

Add foreign key (外键名称) references 外键所在表(外键所在表ID【此时这个外键是这个表的主键】)

创建表的同时设置外键： (注意 goods_cates【原表】 和 goods_brands【外键表】 两个表必须事先存在)：

Create table table_name(id int unsigned  primary key auto_increment not null,

Name varchar(20) not null,

Foreign key(type_id) referrnces table_type(id)

Foreign key(外键名称【外键表的id，本表的外键】) referrnces 外键表(外键表ID)

);

取消外键约束：

1. 可以先查看创建表的语句

show create table goods;

1. 删除外键约束

alter table goods drop foreign key goods_ibfk_1;

1. 面试

在目前主流的数据库设计中,越来越少使用到外键约束

原因： 会极大的降低表更新的效率

如何替代：  '通过外键约束实现数据有效性验证'

解决思想：  可在数据录入时验证(表示层，ui层)，或者在业务层面(python代码)去验证，而不要在数据库层面去验证。

五、python和mysql交互：

• Python操作MySQL步骤(重点)

1. 导包import pymysql;

import pymysql

1. 创建Connection连接对象

Connection=pymysql.connection(host='IP',user='root',password='password',port=3306,database='db_jingdong', charset='utf8')

1. 通过Connection连接对象创建游标

Cursor = connection.cursor();

1. 通过游标执行sql语句

Cursor .execute(sql,args)

这里返回的是增删改查被操作的数据；

如insert即为增加的那条记录

Update即为更新的这条记录

返回的数据类型由执行的语句决定

Rowcount：影响的行数

1. 通过游标取得执行结果

。。。

1. 依据业务处理取得的结果

。。。

1. 关闭游标

Cursor.close();

1. 关闭连接

Connection.close();

最终目标：

编写python代码实现对数据库的增删改查

 

 

 

 

 

• Mys提高

视图：

定义：通俗的讲，视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。

视图是对若干张基本表的引用，一张虚表，查询语句执行的结果，不存储具体的数据（基本表数据发生了改变，视图也会跟着改变）；

作用：

重用sql语句，简化用户操作

更清晰表达数据

当数据库重构时，降低对用户(程序)的影响

视图能够对机密数据提供安全保护

 

使用：

创建：create view 视图名称 as select语句;

查看：show tables;

使用：select * from v_goods;

删除：drop view 视图名称;

 

事务：

定义：所谓事务,它是一个操作序列，这些操作要么都执行，要么都不执行，它是一个不可分割的工作单位。

特征：

原子性（atomicity）

一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性

一致性（consistency）

数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，在没有执行事务前A账户与B账户中，余额总数的一致性是5000元，在执行完事务后，两者的余额也应该保持一致性原则，即余额为5000元，否则要么事务中的语句没有执行完，要么执行过程中出现异常）

隔离性（isolation）

通常来说，一个事务所做的修改在最终提交以前，对其他事务是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到帐户的余额并没有被减去500元。）

持久性（durability）

一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。（此时即使系统崩溃，修改的数据也不会丢失。）

使用：

开启：begin;或者 start transaction;

提交：commit;

回滚：rollback;

索引：

定义：索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度

作用：索引的目的在于提高数据查询效率

使用：

查看：

show index from 表名;

创建：

create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))

删除：

drop index 索引名称 on 表名;

注意：

索引最主要解决的问题:当数据量较大时,且这些数据不需要经常修改,使用索引来加快查询速度

对于比较小的表，查询开销不会很大，也没有必要建立另外的索引

建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件

对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了

建立索引会占用磁盘空间