2019.09.26学习整理
联合分组
# 数据来源：在单表emp下
# 联合分组：按多个字段综合结果进行分组
# 按 area与port组合后的结果进行分组，只有组合后的结果还一致，才认为是一组
select group_concat(name),area,port from emp group by area,port;
子查询
# 增：insert into 表 select子查询
# 删：delete from 表 条件是select子查询(表不能与delete表相同)
# 查：select 字段 from 表 条件是select子查询
# 改：update 表 set 字段=值 条件是select子查询(表不能与update表相同)
# 数据来源：在单表emp下
# 子查询：将一条查询sql的结果作为另一条sql的条件
# 思考：每个部门最高薪资的那个人所有信息
# 子查询的sql
select dep, max(salary) from emp group by dep;
# 子查询 - 查
select * from emp where (dep, salary) in (select dep, max(salary) from emp group by dep);
# 将子查询转换为一张表
# 创建一个存子查询数据的一张表
create table t1(dep_name varchar(64), max_salary decimal(5,2));
# 子查询 - 增
insert into t1 select dep, max(salary) from emp group by dep;
# 需求
select name, dep_name, salary
from emp join t1
on emp.dep=t1.dep_name and emp.salary=t1.max_salary;
# 子查询 - 改（update更新的表不能 与 子查询select的表同表）
# 每个部门最大薪资+1
update t1 set max_salary=max_salary+1;
# 给t1额外增加一个新部门
insert into t1 values ('打杂部', 100);
# 子查询 - 改
update t1 set max_salary=max_salary+1 where dep_name in (select distinct dep from emp);
# 错误：update更新的表 与 子查询select的表 相同
update t1 set max_salary=max_salary+1 where dep_name in (select distinct dep_name from t1);
# 子查询 - 删
delete from t1 where dep_name in (select distinct dep from emp);
# 错误: delete删除的表 与 子查询select的表 相同
delete from t1 where dep_name in (select distinct dep_name from t1);
all与any：区间修饰条件
# 语法规则
# where id in (1, 2, 3) => id是1或2或3
# where id not in (1, 2, 3) => id不是1，2，3
# where salary < all(3, 6, 9) => salary必须小于所有情况（小于最小）
# where salary > all(3, 6, 9) => salary必须大于所有情况（大于最大）
# where salary < any(3, 6, 9) => salary只要小于一种情况（小于最大）
# where salary > any(3, 6, 9) => salary只要大于一种情况（大于最小）
in < > ()
# 案例
select * from emp where salary < all(select salary from emp where id>11);
视图：view
# 数据依赖：单表emp
"""
1）视图是存在内存中的临时表
2）视图的创建依赖select语句，所有就是select语句操作的结果形参的表
3）视图支持对数据的增删查改 ?
4）视图不允许对视图表的字段做修改
5）视图不仅支持创建，也支持更新与删除
"""
# 语法
# 创建视图
mysql>: create view 视图名[(别名们)] as select 语句;
eg>: create view v1 as select dep, max(salary) from emp group by dep;
# 创建或替换视图
mysql>: create or replace 视图名[(别名们)] as select 语句;
mysql>: alter 视图名[(别名们)] as select 语句;
eg>: create or replace view v1(dep_name, max_salary) as select dep, max(salary) from emp group by dep;
eg>: alter view v1(name, salary) as select dep, max(salary) from emp group by dep;
# 删除视图
mysql>: drop view 视图名
eg>: drop view v1;
# 视图可以作为正常表完成连表查询
select name, dep_name, salary
from emp join v1
on emp.dep=v1.dep_name and emp.salary=v1.max_salary;
视图的增删改
# 前提：视图的增删改操作可以直接映射给真实表（本质就是对真实表进行操作）
# 视图可以完成增删改，增删改本质是直接对创建视图的真实表进行操作
create or replace view v2 as select id,name,age,salary from emp;
update v2 set salary=salary+1 where id=1;
delete from v2 where id=1;
create or replace view v3 as select * from emp;
insert into v3 values(1, 'yangsir', '男', 66, 1.11, '上海', '那噶的', '教职部');
# 总结：操作视图，会影响真实表，反之也会影响
update emp set salary=salary+1 where id=1;
事务
# 事务：通常一些业务需要多条sql参与，参与的sql会形参一个执行整体，该整体我们就称之为 事务
# 简而言之：事务 - 就是保护多条执行的sql语句
# 比如：转账就是一个事务：从一个用户将资金转出，再将资金转入到另一个用户
""" 事务的四大特性
1.原子性：事务是一组不可分割的单位,要么同时成功,要么同时不成功
2.一致性：事物前后的数据完整性应该保持一致(数据库的完整性：如果数据库在某一时间点下，所有的数据都符合所有的约束，则称数据库为完整性的状态)
3.隔离性：事物的隔离性是指多个用户并发访问数据时，一个用户的事物不能被其它用户的事务所干扰，多个并发事务之间数据要相互隔离
4.持久性：持久性是指一个事物一旦被提交，它对数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响
"""
# mysql中事务的执行
create table bank(
id int,
name varchar(16),
money decimal(65, 2)
);
insert into bank values(1, 'Tom', 10), (2, "Bob", 10);
# 假设出现以下执行情况
# 没有事务支持情况下，Tom的钱就丢了
update bank set money=money-1 where name='Tom';
update bank set money=money+1 where name='ruakei';
# 将两条sql看做事务处理
# 开启事务
begin;
update bank set money=money-1 where name='Tom';
update bank set money=money+1 where name='ruakei';
# 确认无误，提交事务
commit;
# 确认有误，回滚
rollback;
pymysql：python操作mysql
安装
>: pip3 install pymysql
增删改查
# 选取操作的模块 pymysql
# pymysql连接数据库的必要参数：主机、端口、用户名、密码、数据库
# 注：pymysql不能提供创建数据库的服务，数据库要提前创建
import pymysql
# 1）建立数据库连接对象 conn
# 2）通过 conn 创建操作sql的 游标对象
# 3）编写sql交给 cursor 执行
# 4）如果是查询，通过 cursor对象 获取结果
# 5）操作完毕，端口操作与连接
# 1）建立数据库连接对象 conn
conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', database='oldboy')
# conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', database='oldboy', autocommit=True)
# 2）通过 conn 创建操作sql的 游标对象
# 注：游标不设置参数，查询的结果就是数据元组，数据没有标识性
# 设置pymysql.cursors.DictCursor，查询的结果是字典，key是表的字段
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
# 3）编写sql交给 cursor 执行
创建表
# 创建表
sql1 = 'create table t1(id int, x int, y int)'
cursor.execute(sql1)
增
sql2 = 'insert into t1 values(%s, %s, %s)'
# 增1
cursor.execute(sql2, (1, 10, 100))
cursor.execute(sql2, (2, 20, 200))
# 重点：在创建conn对象时，不设置autocommit，默认开启事务，增删改操作不会直接映射到数据库中，
# 需要执行 conn.commit() 动作
conn.commit()
# 增多
cursor.executemany(sql2, [(3, 30, 300), (4, 40, 400)])
conn.commit()
删
sql3 = 'delete from t1 where id=%s'
cursor.execute(sql3, 4)
conn.commit()
改
sql4 = 'update t1 set y=666 where id=2'
cursor.execute(sql4)
conn.commit()
查
sql5 = 'select * from t1'
row = cursor.execute(sql5) # 返回值是受影响的行
print(row)
# 4）如果是查询，通过 cursor对象 获取结果
# fetchone() 偏移一条取出，fetchmany(n) 偏移n条取出，fetchall() 偏移剩余全部
r1 = cursor.fetchone()
print(r1)
r2 = cursor.fetchone()
print(r2)
r3 = cursor.fetchmany(1)
print(r3)
r4 = cursor.fetchall()
print(r4)
# 5）操作完毕，端口操作与连接
cursor.close()
conn.close()
游标操作
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
# 1）建立数据库连接对象 conn
conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy')
# 2）通过 conn 创建操作sql的 游标对象
cursor = conn.cursor(DictCursor)
# 3）编写sql交给 cursor 执行
sql = 'select * from t1'
# 4）如果是查询，通过 cursor对象 获取结果
row = cursor.execute(sql)
if row:
r1 = cursor.fetchmany(2)
print(r1)
# 操作游标
# cursor.scroll(0, 'absolute') # absolute绝对偏移，游标重置，从头开始偏移
cursor.scroll(-2, 'relative') # relative相对偏移，游标在当前位置进行左右偏移
r2 = cursor.fetchone()
print(r2)
# 5）操作完毕，端口操作与连接
cursor.close()
conn.close()
pymysql事务
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy')
cursor = conn.cursor(DictCursor)
try:
sql = 'create table t2(id int, name char(4), money int)'
row = cursor.execute(sql)
print(row)
except:
print('表已创建')
pass
# 空表才插入
row = cursor.execute('select * from t2')
if not row:
sql = 'insert into t2 values(%s,%s,%s)'
row = cursor.executemany(sql, [(1, 'tom', 10), (2, 'Bob', 10)])
conn.commit()
# 可能会出现异常的sql
"""
try:
sql1 = 'update t2 set money=money-1 where name="tom"'
cursor.execute(sql1)
sql2 = 'update t2 set moneys=money+1 where name="Bob"'
cursor.execute(sql2)
except:
print('转账执行异常')
conn.rollback()
else:
print('转账成功')
conn.commit()
"""
try:
sql1 = 'update t2 set money=money-1 where name="tom"'
r1 = cursor.execute(sql1)
sql2 = 'update t2 set money=money+1 where name="ruakei"' # 转入的人不存在
r2 = cursor.execute(sql2)
except:
print('转账执行异常')
conn.rollback()
else:
print('转账没有异常')
if r1 == 1 and r2 == 1:
print('转账成功')
conn.commit()
else:
conn.rollback()
sql注入
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy')
cursor = conn.cursor(DictCursor)
try:
sql = 'create table user(id int, name char(4), password char(6))'
row = cursor.execute(sql)
print(row)
except:
print('表已创建')
pass
# 空表才插入
row = cursor.execute('select * from user')
if not row:
sql = 'insert into user values(%s,%s,%s)'
row = cursor.executemany(sql, [(1, 'tom', '123'), (2, 'bob', 'abc')])
conn.commit()
# 用户登录
usr = input('usr: ')
pwd = input('pwd: ')
# 自己拼接参数一定有sql注入，将数据的占位填充交给pymysql
"""
sql = 'select * from user where name="%s" and password="%s"' % (usr, pwd)
row = cursor.execute(sql)
if row:
print('登录成功')
else:
print('登录失败')
"""
sql = 'select * from user where name=%s and password=%s'
row = cursor.execute(sql, (usr, pwd))
if row:
print('登录成功')
else:
print('登录失败')
# 知道用户名时
# 输入用户时：
# tom => select * from user where name="tom" and password="%s"
# tom" # => select * from user where name="tom" #" and password="%s"
# 不自定义用户名时
# " or 1=1 # => select * from user where name="" or 1=1 #" and password="%s"
索引
# 索引就是 键 - key
"""
1）键 是添加给数据库表的 字段 的
2）给表创建 键 后，该表不仅会形参 表结构、表数据，还有 键的B+结构图
3）键的结构图是需要维护的，在数据完成增、删、改操作时，只要影响到有键的字段，结构图都要维护一次
所以创建键后一定会降低 增、删、改 的效率
4）键可以极大的加快查询速度(开发需求中，几乎业务都和查有关系)
5）建立键的方式：主键、外键、唯一键、index
"""
import pymysql
from pymysql.cursors import DictCursor
conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy')
cursor = conn.cursor(DictCursor)
# 创建两张表
# sql1 = """create table a1(
# id int primary key auto_increment,
# x int,
# y int
# )"""
# cursor.execute(sql1)
# sql2 = """create table a2(
# id int primary key auto_increment,
# x int,
# y int,
# index(x)
# )"""
# cursor.execute(sql2)
# 每个表插入5000条数据
# import random
# for i in range(1, 5001):
# x = i
# y = random.randint(1, 5000)
# cursor.execute('insert into a1(x, y) values(%s, %s)', (x, y))
# cursor.execute('insert into a2(x, y) values(%s, %s)', (x, y))
#
# conn.commit()
import time
# a1的x、a1的id、a2的x
b_time = time.time()
sql = 'select * from a1 where id=4975'
cursor.execute(sql)
e_time = time.time()
print(e_time - b_time)
b_time = time.time()
sql = 'select * from a1 where x=4975'
cursor.execute(sql)
e_time = time.time()
print(e_time - b_time)
b_time = time.time()
sql = 'select * from a2 where x=4975'
cursor.execute(sql)
e_time = time.time()
print(e_time - b_time)
