python学习笔记第十七天------------MySQL数据库

1. 数据库简介

数据库就是一种特殊的文件，其中存储着需要的数据。

关系型数据库核心元素

• 数据行(记录)
• 数据列(字段)
• 数据表(数据行的集合)
• 数据库(数据表的集合)

1.1 RDBMS

Relational Database Management System

通过表来表示关系型

• 当前主要使用两种类型的数据库：关系型数据库、非关系型数据库，本部分主要讨论关系型数据库，对于非关系型数据库会在后面学习
• 所谓的关系型数据库RDBMS，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据
• 查看数据库排名:https://db-engines.com/en/ranking
• 关系型数据库的主要产品：
  • oracle：在以前的大型项目中使用,银行,电信等项目
  • mysql：web时代使用最广泛的关系型数据库
  • ms sql server：在微软的项目中使用
  • sqlite：轻量级数据库，主要应用在移动平台

RDBMS和数据库的关系

1.2 SQL

Structured Query Language

SQL是结构化查询语言，是一种用来操作RDBMS的数据库语言，当前关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作,也就是说可以通过 SQL 操作 oracle,sql server,mysql,sqlite 等等所有的关系型的数据库

• SQL语句主要分为：
  • DQL：数据查询语言，用于对数据进行查询，如select
  • DML：数据操作语言，对数据进行增加、修改、删除，如insert、udpate、delete
  • TPL：事务处理语言，对事务进行处理，包括begin transaction、commit、rollback
  • DCL：数据控制语言，进行授权与权限回收，如grant、revoke
  • DDL：数据定义语言，进行数据库、表的管理等，如create、drop
  • CCL：指针控制语言，通过控制指针完成表的操作，如declare cursor
• 对于web程序员来讲，重点是数据的crud（增删改查），必须熟练编写DQL、DML，能够编写DDL完成数据库、表的操作，其它语言如TPL、DCL、CCL了解即可
• SQL 是一门特殊的语言,专门用来操作关系数据库
• 不区分大小写

学习要求

• 熟练掌握数据增删改查相关的 SQL 语句编写
• 在 Python代码中操作数据就是通过 SQL 语句来操作数据

# 创建Connection连接
conn = connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='mysql', database='python1', charset='utf8')
# 得Cursor对象
cs = conn.cursor()
# 更新
# sql = 'update students set name="刘邦" where id=6'
# 删除
# sql = 'delete from students where id=6'
# 执行select语句，并返回受影响的行数：查询一条学生数据
sql = 'select id,name from students where id = 7'
# sql = 'SELECT id,name FROM students WHERE id = 7'
count=cs.execute(sql)
# 打印受影响的行数
print(count)

1.3 MySQL 简介

• 点击查看MySQL官方网站
• MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，后来被Sun公司收购，Sun公司后来又被Oracle公司收购，目前属于Oracle旗下产品

特点

• 使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性
• 支持多种操作系统，如Linux、Windows、AIX、FreeBSD、HP-UX、MacOS、NovellNetware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris等
• 为多种编程语言提供了API，如C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby等
• 支持多线程，充分利用CPU资源
• 优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度
• 提供多语言支持，常见的编码如GB2312、BIG5、UTF8
• 提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径
• 提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具
• 大型的数据库。可以处理拥有上千万条记录的大型数据库
• 支持多种存储引擎
• MySQL 软件采用了双授权政策，它分为社区版和商业版，由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，一般中小型网站的开发都选择MySQL作为网站数据库
• MySQL使用标准的SQL数据语言形式
• Mysql是可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统
• 在线DDL更改功能
• 复制全局事务标识
• 复制无崩溃从机
• 复制多线程从机

开源 免费 不要钱 使用范围广,跨平台支持性好,提供了多种语言调用的 API

是学习数据库开发的首选

2. 数据完整性

• 一个数据库就是一个完整的业务单元，可以包含多张表，数据被存储在表中
• 在表中为了更加准确的存储数据，保证数据的正确有效，可以在创建表的时候，为表添加一些强制性的验证，包括数据字段的类型、约束

数据类型

• 可以通过查看帮助文档查阅所有支持的数据类型
• 使用数据类型的原则是：够用就行，尽量使用取值范围小的，而不用大的，这样可以更多的节省存储空间
• 常用数据类型如下：
  • 整数：int，bit
  • 小数：decimal
  • 字符串：varchar,char
  • 日期时间: date, time, datetime
  • 枚举类型(enum)
• 特别说明的类型如下：
  • decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位
  • char表示固定长度的字符串，如char(3)，如果填充’ab’时会补一个空格为'ab '
  • varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3)，填充’ab’时就会存储’ab’
  • 字符串text表示存储大文本，当字符大于4000时推荐使用
  • 对于图片、音频、视频等文件，不存储在数据库中，而是上传到某个服务器上，然后在表中存储这个文件的保存路径
• 更全的数据类型可以参考http://blog.csdn.net/anxpp/article/details/51284106

约束

• 主键primary key：物理上存储的顺序
• 非空not null：此字段不允许填写空值
• 惟一unique：此字段的值不允许重复
• 默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写时以填写为准
• 外键foreign key：对关系字段进行约束，当为关系字段填写值时，会到关联的表中查询此值是否存在，如果存在则填写成功，如果不存在则填写失败并抛出异常
• 说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud（增加、修改、删除、查询）时，都会降低数据库的性能，所以不推荐使用，那么数据的有效性怎么保证呢？答：可以在逻辑层进行控制

数值类型(常用)

类型	字节大小	有符号范围(Signed)	无符号范围(Unsigned)
TINYINT	1	-128 ~ 127	0 ~ 255
SMALLINT	2	-32768 ~ 32767	0 ~ 65535
MEDIUMINT	3	-8388608 ~ 8388607	0 ~ 16777215
INT/INTEGER	4	-2147483648 ~2147483647	0 ~ 4294967295
BIGINT	8	-9223372036854775808 ~ 9223372036854775807	0 ~ 18446744073709551615

字符串

类型	字节大小	示例
CHAR	0-255	类型:char(3) 输入 ‘ab’, 实际存储为’ab ‘, 输入’abcd’ 实际存储为 ‘abc’
VARCHAR	0-255	类型:varchar(3) 输 ‘ab’,实际存储为’ab’, 输入’abcd’,实际存储为’abc’
TEXT	0-65535	大文本

日期时间类型

类型	字节大小	示例
DATE	4	‘2020-01-01’
TIME	3	‘12:29:59’
DATETIME	8	‘2020-01-01 12:29:59’
YEAR	1	‘2017’
TIMESTAMP	4	‘1970-01-01 00:00:01’ UTC ~ ‘2038-01-01 00:00:01’ UTC

3. 数据库的指令

• 查看所有数据库

show databases;

• 使用数据库

use 数据库名;

• 查看当前使用的数据库

select database();

• 创建数据库

create database 数据库名 charset=utf8;
例：
create database python charset=utf8;

• 删除数据库

drop database 数据库名;
例：
drop database python;

4. 数据表的指令

• 查看当前数据库中所有表

show tables;

• 查看表结构

desc 表名;

• 创建表
• auto_increment表示自动增长

CREATE TABLE table_name(
    column1 datatype contrai,
    column2 datatype,
    column3 datatype,
    .....
    columnN datatype,
    PRIMARY KEY(one or more columns)
);

例：创建班级表

create table classes(
    id int unsigned auto_increment primary key not null,
    name varchar(10)
);

例：创建学生表

create table students(
    id int unsigned primary key auto_increment not null,
    name varchar(20) default '',
    age tinyint unsigned default 0,
    height decimal(5,2),
    gender enum('男','女','人妖','保密'),
    cls_id int unsigned default 0
)

• 修改表-添加字段

alter table 表名 add 列名 类型;
例：
alter table students add birthday datetime;

• 修改表-修改字段：重命名版

alter table 表名 change 原名 新名 类型及约束;
例：
alter table students change birthday birth datetime not null;

• 修改表-修改字段：不重命名版

alter table 表名 modify 列名 类型及约束;
例：
alter table students modify birth date not null;

• 修改表-删除字段

alter table 表名 drop 列名;
例：
alter table students drop birthday;

• 删除表

drop table 表名;
例：
drop table students;

• 查看表的创建语句

show create table 表名;
例：
show create table classes;

5. 增删改查(curd)

curd的解释: 代表创建（Create）、更新（Update）、读取（Retrieve）和删除（Delete）

查询基本使用

• 查询所有列

select * from 表名;
例：
select * from classes;

• 查询指定列
• 可以使用as为列或表指定别名

select 列1,列2,... from 表名;
例：
select id,name from classes;

增加

格式:INSERT [INTO] tb**name [(col**name,…)] {VALUES | VALUE} ({expr | DEFAULT},…),(…),…

• 说明：主键列是自动增长，但是在全列插入时需要占位，通常使用0或者 default 或者 null 来占位，插入成功后以实际数据为准
• 全列插入：值的顺序与表中字段的顺序对应

insert into 表名 values(...)
例：
insert into students values(0,’郭靖‘,1,'蒙古','2016-1-2');

• 部分列插入：值的顺序与给出的列顺序对应

insert into 表名(列1,...) values(值1,...)
例：
insert into students(name,hometown,birthday) values('黄蓉','桃花岛','2016-3-2');

• 上面的语句一次可以向表中插入一行数据，还可以一次性插入多行数据，这样可以减少与数据库的通信
• 全列多行插入：值的顺序与给出的列顺序对应

insert into 表名 values(...),(...)...;
例：
insert into classes values(0,'python1'),(0,'python2');

insert into 表名(列1,...) values(值1,...),(值1,...)...;
例：
insert into students(name) values('杨康'),('杨过'),('小龙女');

修改

格式: UPDATE *tbname* SET col1={expr1|DEFAULT} [,col2={expr2|default}]…[where 条件判断]

update 表名 set 列1=值1,列2=值2... where 条件
例：
update students set gender=0,hometown='北京' where id=5;

删除

DELETE FROM tbname [where 条件判断]

delete from 表名 where 条件
例：
delete from students where id=5;

• 逻辑删除，本质就是修改操作

update students set isdelete=1 where id=1;

备份

• 运行mysqldump命令

mysqldump –uroot –p 数据库名 > python.sql;

# 按提示输入mysql的密码

恢复

• 连接mysql，创建新的数据库
• 退出连接，执行如下命令

mysql -uroot –p 新数据库名 < python.sql

# 根据提示输入mysql密码

6. 数据库设计

• 关系型数据库建议在E-R模型的基础上，我们需要根据产品经理的设计策划，抽取出来模型与关系，制定出表结构，这是项目开始的第一步
• 在开发中有很多设计数据库的软件，常用的如power designer，db desinger等，这些软件可以直观的看到实体及实体间的关系
• 设计数据库，可能是由专门的数据库设计人员完成，也可能是由开发组成员完成，一般是项目经理带领组员来完成
• 现阶段不需要独立完成数据库设计，但是要注意积累一些这方面的经验

三范式

• 经过研究和对使用中问题的总结，对于设计数据库提出了一些规范，这些规范被称为范式(Normal Form)

• 目前有迹可寻的共有8种范式，一般需要遵守3范式即可

◆ 第一范式（1NF）：强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。

考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。

◆ 第二范式（2NF）：首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。

考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。 因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而 UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。

◆ 第三范式（3NF）：首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。

考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。 其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。 通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。 *第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。

不遵循1NF

不遵循2NF

不遵循3NF

最终表

E-R模型

• E表示entry，实体，设计实体就像定义一个类一样，指定从哪些方面描述对象，一个实体转换为数据库中的一个表
• R表示relationship，关系，关系描述两个实体之间的对应规则，关系的类型包括包括一对一、一对多、多对多
• 关系也是一种数据，需要通过一个字段存储在表中
• 实体A对实体B为1对1，则在表A或表B中创建一个字段，存储另一个表的主键值

• 实体A对实体B为1对多：在表B中创建一个字段，存储表A的主键值

• 实体A对实体B为多对多：新建一张表C，这个表只有两个字段，一个用于存储A的主键值，一个用于存储B的主键值

逻辑删除

• 对于重要数据，并不希望物理删除，一旦删除，数据无法找回
• 删除方案：设置isDelete的列，类型为bit，表示逻辑删除，默认值为0
• 对于非重要数据，可以进行物理删除
• 数据的重要性，要根据实际开发决定

示例

• 设计两张表：班级表、学生表
• 班级表classes
  • id
  • name
  • isdelete
• 学生表students
  • id
  • name
  • birthday
  • gender
  • clsid
  • isdelete

扩展阅读

• 58到家数据库30条军规解读

7. MySQL-基本使用

7.1 MySQL-查询

7.1.1 创建数据库、数据表

-- 创建数据库
create database python_test_1 charset=utf8;

-- 使用数据库
use python_test_1;

-- students表
create table students(
    id int unsigned primary key auto_increment not null,
    name varchar(20) default '',
    age tinyint unsigned default 0,
    height decimal(5,2),
    gender enum('男','女','中性','保密') default '保密',
    cls_id int unsigned default 0,
    is_delete bit default 0
);

-- classes表
create table classes (
    id int unsigned auto_increment primary key not null,
    name varchar(30) not null
);

7.1.2 准备数据

-- 向students表中插入数据
insert into students values
(0,'小明',18,180.00,2,1,0),
(0,'小月月',18,180.00,2,2,1),
(0,'彭于晏',29,185.00,1,1,0),
(0,'刘德华',59,175.00,1,2,1),
(0,'黄蓉',38,160.00,2,1,0),
(0,'凤姐',28,150.00,4,2,1),
(0,'王祖贤',18,172.00,2,1,1),
(0,'周杰伦',36,NULL,1,1,0),
(0,'程坤',27,181.00,1,2,0),
(0,'刘亦菲',25,166.00,2,2,0),
(0,'金星',33,162.00,3,3,1),
(0,'静香',12,180.00,2,4,0),
(0,'郭靖',12,170.00,1,4,0),
(0,'周杰',34,176.00,2,5,0);

-- 向classes表中插入数据
insert into classes values (0, "python_01期"), (0, "python_02期");

• 查询所有字段

select * from 表名;
例：
select * from students;

• 查询指定字段

select 列1,列2,... from 表名;
例:
select name from students;

• 使用 as 给字段起别名

select id as 序号, name as 名字, gender as 性别 from students;

• 可以通过 as 给表起别名

-- 如果是单表查询 可以省略表明
select id, name, gender from students;

-- 表名.字段名
select students.id,students.name,students.gender from students;

-- 可以通过 as 给表起别名 
select s.id,s.name,s.gender from students as s;

7.1.3 消除重复行

• 在select后面列前使用distinct可以消除重复的行

select distinct 列1,... from 表名;
例：
select distinct gender from students;

7.2 条件

使用where子句对表中的数据筛选，结果为true的行会出现在结果集中

• 语法如下：

select * from 表名 where 条件;
例：
select * from students where id=1;

• where后面支持多种运算符，进行条件的处理
  • 比较运算符
  • 逻辑运算符
  • 模糊查询
  • 范围查询
  • 空判断

7.2.1 比较运算符

• 等于: =
• 大于: >
• 大于等于: >=
• 小于: <
• 小于等于: <=
• 不等于: != 或 <>

例：查询编号大于3的学生

select * from students where id > 3;

例：查询编号不大于4的学生

select * from students where id <= 4;

例：查询姓名不是“黄蓉”的学生

select * from students where name != '黄蓉';

例：查询没被删除的学生

select * from students where is_delete=0;

7.2.2 逻辑运算符

• and
• or
• not

例：查询编号大于3的女同学

select * from students where id > 3 and gender=0;

例：查询编号小于4或没被删除的学生

select * from students where id < 4 or is_delete=0;

7.2.3 模糊查询

• like
• %表示任意多个任意字符
• _表示一个任意字符

例：查询姓黄的学生

select * from students where name like '黄%';

例：查询姓黄并且“名”是一个字的学生

select * from students where name like '黄_';

例：查询姓黄或叫靖的学生

select * from students where name like '黄%' or name like '%靖';

7.2.4 范围查询

• in表示在一个非连续的范围内

例：查询编号是1或3或8的学生

select * from students where id in(1,3,8);

• between … and …表示在一个连续的范围内

例：查询编号为3至8的学生

select * from students where id between 3 and 8;

例：查询编号是3至8的男生

select * from students where (id between 3 and 8) and gender=1;

7.2.5 空判断

• 注意：null与’'是不同的
• 判空is null

例：查询没有填写身高的学生

select * from students where height is null;

• 判非空is not null

例：查询填写了身高的学生

select * from students where height is not null;

例：查询填写了身高的男生

select * from students where height is not null and gender=1;

7.2.6 优先级

• 优先级由高到低的顺序为：小括号，not，比较运算符，逻辑运算符
• and比or先运算，如果同时出现并希望先算or，需要结合()使用

7.3 排序

为了方便查看数据，可以对数据进行排序

7.3.1 语法

select * from 表名 order by 列1 asc|desc [,列2 asc|desc,...]

7.3.2 说明

• 将行数据按照列1进行排序，如果某些行列1的值相同时，则按照列2排序，以此类推
• 默认按照列值从小到大排列（asc）
• asc从小到大排列，即升序
• desc从大到小排序，即降序

例1：查询未删除男生信息，按学号降序

select * from students where gender=1 and is_delete=0 order by id desc;

例2：查询未删除学生信息，按名称升序

select * from students where is_delete=0 order by name;

例3：显示所有的学生信息，先按照年龄从大–>小排序，当年龄相同时 按照身高从高–>矮排序

select * from students  order by age desc,height desc;

7.4 聚合函数

为了快速得到统计数据，经常会用到如下5个聚合函数

7.4.1 总数

• count(*)表示计算总行数，括号中写星与列名，结果是相同的

例1：查询学生总数

select count(*) from students;

7.4.2 最大值

• max(列)表示求此列的最大值

例2：查询女生的编号最大值

select max(id) from students where gender=2;

7.4.3 最小值

• min(列)表示求此列的最小值

例3：查询未删除的学生最小编号

select min(id) from students where is_delete=0;

7.4.4 求和

• sum(列)表示求此列的和

例4：查询男生的总年龄

select sum(age) from students where gender=1;

-- 平均年龄
select sum(age)/count(*) from students where gender=1;

7.4.5 平均值

• avg(列)表示求此列的平均值

例5：查询未删除女生的编号平均值

select avg(id) from students where is_delete=0 and gender=2;

7.5 分组

7.5.1 group by

1. group by的含义:将查询结果按照1个或多个字段进行分组，字段值相同的为一组
2. group by可用于单个字段分组，也可用于多个字段分组

select * from students;
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+
| id | name      | age  | height | gender | cls_id | is_delete |
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+
|  1 | 小明      |   18 | 180.00 | 女     |      1 |           |
|  2 | 小月月    |   18 | 180.00 | 女     |      2 | 
         |
|  3 | 彭于晏    |   29 | 185.00 | 男     |      1 |           |
|  4 | 刘德华    |   59 | 175.00 | 男     |      2 | 
         |
|  5 | 黄蓉      |   38 | 160.00 | 女     |      1 |           |
|  6 | 凤姐      |   28 | 150.00 | 保密   |      2 | 
         |
|  7 | 王祖贤    |   18 | 172.00 | 女     |      1 | 
         |
|  8 | 周杰伦    |   36 |   NULL | 男     |      1 |           |
|  9 | 程坤      |   27 | 181.00 | 男     |      2 |           |
| 10 | 刘亦菲    |   25 | 166.00 | 女     |      2 |           |
| 11 | 金星      |   33 | 162.00 | 中性   |      3 | 
         |
| 12 | 静香      |   12 | 180.00 | 女     |      4 |           |
| 13 | 周杰      |   34 | 176.00 | 女     |      5 |           |
| 14 | 郭靖      |   12 | 170.00 | 男     |      4 |           |
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+

select gender from students group by gender;
+--------+
| gender |
+--------+
| 男     |
| 女     |
| 中性   |
| 保密   |
+--------+

根据gender字段来分组，gender字段的全部值有4个’男’,‘女’,‘中性’,‘保密’，所以分为了4组 当group by单独使用时，只显示出每组的第一条记录, 所以group by单独使用时的实际意义不大

7.5.2 group by + group_concat()

1. group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用，
2. 表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合

select gender from students group by gender;
+--------+
| gender |
+--------+
| 男     |
| 女     |
| 中性   |
| 保密   |
+--------+

select gender,group_concat(name) from students group by gender;
+--------+-----------------------------------------------------------+
| gender | group_concat(name)                                        |
+--------+-----------------------------------------------------------+
| 男     | 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖                                 |
| 女     | 小明,小月月,黄蓉,王祖贤,刘亦菲,静香,周杰                        |
| 中性   | 金星                                                       |
| 保密   | 凤姐                                                       |
+--------+-----------------------------------------------------------+


select gender,group_concat(id) from students group by gender;
+--------+------------------+
| gender | group_concat(id) |
+--------+------------------+
| 男     | 3,4,8,9,14       |
| 女     | 1,2,5,7,10,12,13 |
| 中性   | 11               |
| 保密   | 6                |
+--------+------------------+

7.5.3 group by + 集合函数

1. 通过group_concat()的启发，我们既然可以统计出每个分组的某字段的值的集合，那么我们也可以通过集合函数来对这个值的集合做一些操作

select gender,group_concat(age) from students group by gender;
+--------+----------------------+
| gender | group_concat(age)    |
+--------+----------------------+
| 男     | 29,59,36,27,12       |
| 女     | 18,18,38,18,25,12,34 |
| 中性   | 33                   |
| 保密   | 28                   |
+--------+----------------------+


分别统计性别为男/女的人年龄平均值
select gender,avg(age) from students group by gender;
+--------+----------+
| gender | avg(age) |
+--------+----------+
| 男     |  32.6000 |
| 女     |  23.2857 |
| 中性   |  33.0000 |
| 保密   |  28.0000 |
+--------+----------+

分别统计性别为男/女的人的个数
select gender,count(*) from students group by gender;
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男     |        5 |
| 女     |        7 |
| 中性   |        1 |
| 保密   |        1 |
+--------+----------+

7.5.4 group by + having

1. having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
2. having作用和where一样，但having只能用于group by

select gender,count(*) from students group by gender having count(*)>2;
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男     |        5 |
| 女     |        7 |
+--------+----------+

7.5.5 group by + with rollup

1. with rollup的作用是：在最后新增一行，来记录当前列里所有记录的总和

select gender,count(*) from students group by gender with rollup;
+--------+----------+
| gender | count(*) |
+--------+----------+
| 男     |        5 |
| 女     |        7 |
| 中性   |        1 |
| 保密   |        1 |
| NULL   |       14 |
+--------+----------+


select gender,group_concat(age) from students group by gender with rollup;
+--------+-------------------------------------------+
| gender | group_concat(age)                         |
+--------+-------------------------------------------+
| 男     | 29,59,36,27,12                            |
| 女     | 18,18,38,18,25,12,34                      |
| 中性   | 33                                        |
| 保密   | 28                                        |
| NULL   | 29,59,36,27,12,18,18,38,18,25,12,34,33,28 |
+--------+-------------------------------------------+

7.6 分页

当数据量过大时，在一页中查看数据是一件非常麻烦的事情

语法

select * from 表名 limit start,count

说明

• 从start开始，获取count条数据

例1：查询前3行男生信息

select * from students where gender=1 limit 0,3;

示例：分页

• 已知：每页显示m条数据，当前显示第n页
• 求总页数：此段逻辑后面会在python中实现
  • 查询总条数p1
  • 使用p1除以m得到p2
  • 如果整除则p2为总数页
  • 如果不整除则p2+1为总页数
• 求第n页的数据

select * from students where is_delete=0 limit (n-1)*m,m

7.7 连接查询

当查询结果的列来源于多张表时，需要将多张表连接成一个大的数据集，再选择合适的列返回

mysql支持三种类型的连接查询，分别为：

• 内连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据

  

• 右连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，右表特有的数据，对于左表中不存在的数据使用null填充

• 左连接查询：查询的结果为两个表匹配到的数据，左表特有的数据，对于右表中不存在的数据使用null填充

语法

select * from 表1 inner或left或right join 表2 on 表1.列 = 表2.列

例1：使用内连接查询班级表与学生表

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

例2：使用左连接查询班级表与学生表

• 此处使用了as为表起别名，目的是编写简单

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

例3：使用右连接查询班级表与学生表

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

例4：查询学生姓名及班级名称

select s.name,c.name from students as s inner join classes as c on s.cls_id = c.id;

7.8 自关联

• 设计省信息的表结构provinces
  • id
  • ptitle
• 设计市信息的表结构citys
  • id
  • ctitle
  • proid
• citys表的proid表示城市所属的省，对应着provinces表的id值

问题：

能不能将两个表合成一张表呢？

思考：

观察两张表发现，citys表比provinces表多一个列proid，其它列的类型都是一样的

意义：

存储的都是地区信息，而且每种信息的数据量有限，没必要增加一个新表，或者将来还要存储区、乡镇信息，都增加新表的开销太大

答案：

定义表areas，结构如下

• id
• atitle
• pid

说明:

• 因为省没有所属的省份，所以可以填写为null
• 城市所属的省份pid，填写省所对应的编号id
• 这就是自关联，表中的某一列，关联了这个表中的另外一列，但是它们的业务逻辑含义是不一样的，城市信息的pid引用的是省信息的id
• 在这个表中，结构不变，可以添加区县、乡镇街道、村社区等信息

创建areas表的语句如下：

create table areas(
    aid int primary key,
    atitle varchar(20),
    pid int
);

• 从sql文件中导入数据

source areas.sql;

• 查询一共有多少个省

select count(*) from areas where pid is null;

• 例1：查询省的名称为“山西省”的所有城市

select city.* from areas as city
inner join areas as province on city.pid=province.aid
where province.atitle='山西省';

• 例2：查询市的名称为“广州市”的所有区县

select dis.* from areas as dis
inner join areas as city on city.aid=dis.pid
where city.atitle='广州市';

7.9 子查询

7.9.1 子查询

在一个 select 语句中,嵌入了另外一个 select 语句, 那么被嵌入的 select 语句称之为子查询语句

7.9.2 主查询

主要查询的对象,第一条 select 语句

7.9.3 主查询和子查询的关系

• 子查询是嵌入到主查询中
• 子查询是辅助主查询的,要么充当条件,要么充当数据源
• 子查询是可以独立存在的语句,是一条完整的 select 语句

7.9.4 子查询分类

• 标量子查询: 子查询返回的结果是一个数据(一行一列)
• 列子查询: 返回的结果是一列(一列多行)
• 行子查询: 返回的结果是一行(一行多列)

7.9.5 标量子查询

1. 查询班级学生平均年龄
2. 查询大于平均年龄的学生

查询班级学生的平均身高

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

7.9.6 列级子查询

• 查询还有学生在班的所有班级名字
• 1. 找出学生表中所有的班级 id
  2. 找出班级表中对应的名字

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

7.9.7 行级子查询

• 需求: 查找班级年龄最大,身高最高的学生
• 行元素: 将多个字段合成一个行元素,在行级子查询中会使用到行元素

select * from students where (height,age) = (select max(height),max(age) from students);

7.9.8 子查询中特定关键字使用

• in 范围
  • 格式: 主查询 where 条件 in (列子查询)

7.10 总结

查询的完整格式

SELECT select_expr [,select_expr,...] [      
      FROM tb_name
      [WHERE 条件判断]
      [GROUP BY {col_name | postion} [ASC | DESC], ...] 
      [HAVING WHERE 条件判断]
      [ORDER BY {col_name|expr|postion} [ASC | DESC], ...]
      [ LIMIT {[offset,]rowcount | row_count OFFSET offset}]
]

• 完整的select语句

select distinct *
from 表名
where ....
group by ... having ...
order by ...
limit start,count

• 执行顺序为：
  • from 表名
  • where …
  • group by …
  • select distinct *
  • having …
  • order by …
  • limit start,count
• 实际使用中，只是语句中某些部分的组合，而不是全部

8. MySQL与Python交互

8.1 准备数据

8.1.1 创建数据表

-- 创建 "京东" 数据库
create database jing_dong charset=utf8;

-- 使用 "京东" 数据库
use jing_dong;

-- 创建一个商品goods数据表
create table goods(
    id int unsigned primary key auto_increment not null,
    name varchar(150) not null,
    cate_name varchar(40) not null,
    brand_name varchar(40) not null,
    price decimal(10,3) not null default 0,
    is_show bit not null default 1,
    is_saleoff bit not null default 0
);

8.1.2 插入数据

-- 向goods表中插入数据

insert into goods values(0,'r510vc 15.6英寸笔记本','笔记本','华硕','3399',default,default); 
insert into goods values(0,'y400n 14.0英寸笔记本电脑','笔记本','联想','4999',default,default);
insert into goods values(0,'g150th 15.6英寸游戏本','游戏本','雷神','8499',default,default); 
insert into goods values(0,'x550cc 15.6英寸笔记本','笔记本','华硕','2799',default,default); 
insert into goods values(0,'x240 超极本','超级本','联想','4880',default,default); 
insert into goods values(0,'u330p 13.3英寸超极本','超级本','联想','4299',default,default); 
insert into goods values(0,'svp13226scb 触控超极本','超级本','索尼','7999',default,default); 
insert into goods values(0,'ipad mini 7.9英寸平板电脑','平板电脑','苹果','1998',default,default);
insert into goods values(0,'ipad air 9.7英寸平板电脑','平板电脑','苹果','3388',default,default); 
insert into goods values(0,'ipad mini 配备 retina 显示屏','平板电脑','苹果','2788',default,default); 
insert into goods values(0,'ideacentre c340 20英寸一体电脑 ','台式机','联想','3499',default,default); 
insert into goods values(0,'vostro 3800-r1206 台式电脑','台式机','戴尔','2899',default,default); 
insert into goods values(0,'imac me086ch/a 21.5英寸一体电脑','台式机','苹果','9188',default,default); 
insert into goods values(0,'at7-7414lp 台式电脑 linux ）','台式机','宏碁','3699',default,default); 
insert into goods values(0,'z220sff f4f06pa工作站','服务器/工作站','惠普','4288',default,default); 
insert into goods values(0,'poweredge ii服务器','服务器/工作站','戴尔','5388',default,default); 
insert into goods values(0,'mac pro专业级台式电脑','服务器/工作站','苹果','28888',default,default); 
insert into goods values(0,'hmz-t3w 头戴显示设备','笔记本配件','索尼','6999',default,default); 
insert into goods values(0,'商务双肩背包','笔记本配件','索尼','99',default,default); 
insert into goods values(0,'x3250 m4机架式服务器','服务器/工作站','ibm','6888',default,default); 
insert into goods values(0,'商务双肩背包','笔记本配件','索尼','99',default,default);

8.2 SQL演练

8.2.1 SQL语句的强化

• 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;

• 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;

• 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;

8.2.2 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;

8.2.3 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;

8.2.4 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;

8.2.5 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;

8.2.6 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;

8.2.7 外键

• 分别在 goods_cates 和 goods_brands表中插入记录

insert into goods_cates(name) values ('路由器'),('交换机'),('网卡');
insert into goods_brands(name) values ('海尔'),('清华同方'),('神舟');

• 在 goods 数据表中写入任意记录

insert into goods (name,cate_id,brand_id,price)
values('LaserJet Pro P1606dn 黑白激光打印机', 12, 4,'1849');

• 查询所有商品的详细信息 (通过内连接)

select g.id,g.name,c.name,b.name,g.price from goods as g
inner join goods_cates as c on g.cate_id=c.id
inner join goods_brands as b on g.brand_id=b.id;

• 查询所有商品的详细信息 (通过左连接)

select g.id,g.name,c.name,b.name,g.price from goods as g
left join goods_cates as c on g.cate_id=c.id
left join goods_brands as b on g.brand_id=b.id;

• 如何防止无效信息的插入,就是可以在插入前判断类型或者品牌名称是否存在呢? 可以使用之前讲过的外键来解决
• 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 如何更新外键约束

-- 给brand_id 添加外键约束成功
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);

• 如何在创建数据表的时候就设置外键约束呢?
• 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)
);

• 如何取消外键约束

-- 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;

• 在实际开发中,很少会使用到外键约束,会极大的降低表更新的效率

8.3 数据库的设计

8.3.1 创建 “商品分类” 表

create table goods_cates(
    id int unsigned primary key auto_increment not null,
    name varchar(40) not null
);

8.3.2 创建 “商品品牌” 表

create table goods_brands (
    id int unsigned primary key auto_increment not null,
    name varchar(40) not null
);

8.3.3 创建 “商品” 表

create table goods(
    id int unsigned 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)
);

8.3.4 创建 “顾客” 表

create table customer(
    id int unsigned auto_increment primary key not null,
    name varchar(30) not null,
    addr varchar(100),
    tel varchar(11) not null
);

8.3.5 创建 “订单” 表

create table orders(
    id int unsigned auto_increment primary key not null,
    order_date_time datetime not null,
    customer_id int unsigned,
    foreign key(customer_id) references customer(id)
);

8.3.6 创建 “订单详情” 表

create table order_detail(
    id int unsigned auto_increment primary key not null,
    order_id int unsigned not null,
    goods_id int unsigned not null,
    quantity tinyint unsigned not null,
    foreign key(order_id) references orders(id),
    foreign key(goods_id) references goods(id)
);

说明

• 以上创建表的顺序是有要求的,即如果goods表中的外键约束用的是goods_cates或者是goods_brands,那么就应该先创建这2个表,否则创建goods会失败
• 创建外键时,一定要注意类型要相同,否则失败

8.4 Python 中操作 MySQL 步骤

8.4.1 引入模块

• 在py文件中引入pymysql模块

from pymysql import *

8.4.2 Connection 对象

• 用于建立与数据库的连接
• 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

对象的方法

• close()关闭连接
• commit()提交
• cursor()返回Cursor对象，用于执行sql语句并获得结果

8.4.3 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

• close()关闭
• 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
• 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
• 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

8.5 增删改

from pymysql import *

def main():
    # 创建Connection连接
    conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8')
    # 获得Cursor对象
    cs1 = conn.cursor()
    # 执行insert语句，并返回受影响的行数：添加一条数据
    # 增加
    count = cs1.execute('insert into goods_cates(name) values("硬盘")')
    #打印受影响的行数
    print(count)

    count = cs1.execute('insert into goods_cates(name) values("光盘")')
    print(count)

    # # 更新
    # count = cs1.execute('update goods_cates set name="机械硬盘" where name="硬盘"')
    # # 删除
    # count = cs1.execute('delete from goods_cates where id=6')

    # 提交之前的操作，如果之前已经之执行过多次的execute，那么就都进行提交
    conn.commit()

    # 关闭Cursor对象
    cs1.close()
    # 关闭Connection对象
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

8.6 查询一行数据

from pymysql import *

def main():
    # 创建Connection连接
    conn = connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',database='jing_dong',charset='utf8')
    # 获得Cursor对象
    cs1 = conn.cursor()
    # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询一条数据
    count = cs1.execute('select id,name from goods where id>=4')
    # 打印受影响的行数
    print("查询到%d条数据:" % count)

    for i in range(count):
        # 获取查询的结果
        result = cs1.fetchone()
        # 打印查询的结果
        print(result)
        # 获取查询的结果

    # 关闭Cursor对象
    cs1.close()
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

8.7 查询多行数据

from pymysql import *

def main():
    # 创建Connection连接
    conn = connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',database='jing_dong',charset='utf8')
    # 获得Cursor对象
    cs1 = conn.cursor()
    # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询一条数据
    count = cs1.execute('select id,name from goods where id>=4')
    # 打印受影响的行数
    print("查询到%d条数据:" % count)

    # for i in range(count):
    #     # 获取查询的结果
    #     result = cs1.fetchone()
    #     # 打印查询的结果
    #     print(result)
    #     # 获取查询的结果

    result = cs1.fetchall()
    print(result)

    # 关闭Cursor对象
    cs1.close()
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

8.8 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

from pymysql import *

def main():

    find_name = input("请输入物品名称：")

    # 创建Connection连接
    conn = connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',database='jing_dong',charset='utf8')
    # 获得Cursor对象
    cs1 = conn.cursor()


    # # 非安全的方式
    # # 输入 " or 1=1 or "   (双引号也要输入)
    # sql = 'select * from goods where name="%s"' % find_name
    # print("""sql===>%s<====""" % sql)
    # # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询所有数据
    # count = cs1.execute(sql)

    # 安全的方式
    # 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)
    # 注意：
    # 如果要是有多个参数，需要进行参数化
    # 那么params = [数值1, 数值2....]，此时sql语句中有多个%s即可 

    # 打印受影响的行数
    print(count)
    # 获取查询的结果
    # result = cs1.fetchone()
    result = cs1.fetchall()
    # 打印查询的结果
    print(result)
    # 关闭Cursor对象
    cs1.close()
    # 关闭Connection对象
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

9. MySQL高级

9.1 视图

9.1.1 问题

对于复杂的查询，往往是有多个数据表进行关联查询而得到，如果数据库因为需求等原因发生了改变，为了保证查询出来的数据与之前相同，则需要在多个地方进行修改，维护起来非常麻烦

解决办法：定义视图

9.1.2 视图是什么

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）；

方便操作，特别是查询操作，减少复杂的SQL语句，增强可读性；

9.1.3 定义视图

建议以v_开头

create view 视图名称 as select语句;

9.1.4 查看视图

查看表会将所有的视图也列出来

show tables;

9.1.5 使用视图

视图的用途就是查询

select * from v_stu_score;

9.1.6 删除视图

drop view 视图名称;
例：
drop view v_stu_sco;

9.1.7 视图demo

9.1.8 视图的作用

1. 提高了重用性，就像一个函数
2. 对数据库重构，却不影响程序的运行
3. 提高了安全性能，可以对不同的用户
4. 让数据更加清晰

9.2 事务

9.2.1 为什么要有事务

事务广泛的运用于订单系统、银行系统等多种场景

例如：

A用户和B用户是银行的储户，现在A要给B转账500元，那么需要做以下几件事：

1. 检查A的账户余额>500元；
2. A 账户中扣除500元;
3. B 账户中增加500元;

正常的流程走下来，A账户扣了500，B账户加了500，皆大欢喜。

那如果A账户扣了钱之后，系统出故障了呢？A白白损失了500，而B也没有收到本该属于他的500。

以上的案例中，隐藏着一个前提条件：A扣钱和B加钱，要么同时成功，要么同时失败。事务的需求就在于此

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。

例如，银行转帐工作：从一个帐号扣款并使另一个帐号增款，这两个操作要么都执行，要么都不执行。所以，应该把他们看成一个事务。事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保持数据一致性

9.2.2 事务四大特性(简称ACID)

• 原子性(Atomicity)
• 一致性(Consistency)
• 隔离性(Isolation)
• 持久性(Durability)

以下内容出自《高性能MySQL》第三版，了解事务的ACID及四种隔离级有助于我们更好的理解事务运作。

下面举一个银行应用是解释事务必要性的一个经典例子。假如一个银行的数据库有两张表：支票表（checking）和储蓄表（savings）。现在要从用户Jane的支票账户转移200美元到她的储蓄账户，那么至少需要三个步骤：

1. 检查支票账户的余额高于或者等于200美元。
2. 从支票账户余额中减去200美元。
3. 在储蓄帐户余额中增加200美元。

上述三个步骤的操作必须打包在一个事务中，任何一个步骤失败，则必须回滚所有的步骤。

可以用START TRANSACTION语句开始一个事务，然后要么使用COMMIT提交将修改的数据持久保存，要么使用ROLLBACK撤销所有的修改。事务SQL的样本如下：

1. start transaction;
2. select balance from checking where customer_id = 10233276;
3. update checking set balance = balance - 200.00 where customer_id = 10233276;
4. update savings set balance = balance + 200.00 where customer_id = 10233276;
5. commit;

一个很好的事务处理系统，必须具备这些标准特性：

• 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，一致性确保了，即使在执行第三、四条语句之间时系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）

• 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，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）

• 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。）

9.2.3 事务命令

表的引擎类型必须是innodb类型才可以使用事务，这是mysql表的默认引擎

查看表的创建语句，可以看到engine=innodb

-- 选择数据库
use jing_dong;
-- 查看goods表
show create table goods;

开启事务，命令如下：

• 开启事务后执行修改命令，变更会维护到本地缓存中，而不维护到物理表中

begin;
或者
start transaction;

提交事务，命令如下

• 将缓存中的数据变更维护到物理表中

commit;

回滚事务，命令如下：

• 放弃缓存中变更的数据

rollback;

注意

1. 修改数据的命令会自动的触发事务，包括insert、update、delete
2. 而在SQL语句中有手动开启事务的原因是：可以进行多次数据的修改，如果成功一起成功，否则一起会滚到之前的数据

9.3 提交

• 为了演示效果，需要打开两个终端窗口，使用同一个数据库，操作同一张表（用到之前的jing_dong数据，可以回到mysql第3天中查看）

9.3.1 step1：连接

• 终端1：查询商品分类信息

select * from goods_cates;

9.3.2 step2：增加数据

• 终端2：开启事务，插入数据

begin;
insert into goods_cates(name) values('小霸王游戏机');

• 终端2：查询数据，此时有新增的数据

select * from goods_cates;

9.3.3 step3：查询

• 终端1：查询数据，发现并没有新增的数据

select * from goods_cates;

9.3.4 step4：提交

• 终端2：完成提交

commit;

9.3.5 step5：查询

• 终端1：查询，发现有新增的数据

select * from goods_cates;

9.4 回滚

• 为了演示效果，需要打开两个终端窗口，使用同一个数据库，操作同一张表

9.4.1 step1：连接

• 终端1

select * from goods_cates;

9.4.2 step2：增加数据

• 终端2：开启事务，插入数据

begin;
insert into goods_cates(name) values('小霸王游戏机');

• 终端2：查询数据，此时有新增的数据

select * from goods_cates;

9.4.3 step3：查询

• 终端1：查询数据，发现并没有新增的数据

select * from goods_cates;

9.4.4 step4：回滚

• 终端2：完成回滚

rollback;

9.4.5 step5：查询

• 终端1：查询数据，发现没有新增的数据

select * from goods_cates;

9.5 索引

9.5.1 索引是什么

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

9.5.2 索引目的

索引的目的在于提高查询效率，可以类比字典，如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。如果没有索引，那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的，如果我想找到m开头的单词呢？或者ze开头的单词呢？是不是觉得如果没有索引，这个事情根本无法完成？

9.5.3 索引原理

除了词典，生活中随处可见索引的例子，如火车站的车次表、图书的目录等。它们的原理都是一样的，通过不断的缩小想要获得数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是我们总是通过同一种查找方式来锁定数据。

数据库也是一样，但显然要复杂许多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等。数据库应该选择怎么样的方式来应对所有的问题呢？我们回想字典的例子，能不能把数据分成段，然后分段查询呢？最简单的如果1000条数据，1到100分成第一段，101到200分成第二段，201到300分成第三段……这样查第250条数据，只要找第三段就可以了，一下子去除了90%的无效数据。

9.5.4 索引的使用

• 查看索引

show index from 表名;

• 创建索引
  • 如果指定字段是字符串，需要指定长度，建议长度与定义字段时的长度一致
  • 字段类型如果不是字符串，可以不填写长度部分

create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))

• 删除索引：

drop index 索引名称 on 表名;

9.5.5 索引demo

9.5.5.1 创建测试表testindex

create table test_index(title varchar(10));

9.5.5.2 使用python程序（ipython也可以）通过pymsql模块 向表中加入十万条数据

from pymysql import connect

def main():
    # 创建Connection连接
    conn = connect(host='localhost',port=3306,database='jing_dong',user='root',password='mysql',charset='utf8')
    # 获得Cursor对象
    cursor = conn.cursor()
    # 插入10万次数据
    for i in range(100000):
        cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i)
    # 提交数据
    conn.commit()

if __name__ == "__main__":
    main()

9.5.5.3 查询

• 开启运行时间监测：

set profiling=1;

• 查找第1万条数据ha-99999

select * from test_index where title='ha-99999';

• 查看执行的时间：

show profiles;

• 为表title_index的title列创建索引：

create index title_index on test_index(title(10));

• 执行查询语句：

select * from test_index where title='ha-99999';

• 再次查看执行的时间

show profiles;

9.5.6 注意

要注意的是，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，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。

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