MySQL小白教程来了

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前言

sql已经满足不了，所以mysql就来了！

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一、MySQL与Python的连接

已安装了pymysql模块

sql = ‘select * from ...’
cursor.execute(sql)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

二、基本语法

1.创建表

create table if not exits 表名（
列名 数据类型 ..；
..
）;

AUTO_INCREMENT定义列为自增的属性
PRIMARY KEY关键字用于定义列为主键

2.删除表

drop table 表名；

3.增

• insert into 表名 （字段1，字段2...）values（值1，值2...）；

4.删

delete table 表名 
where ..

（参考ilavac）
delete，drop，truncate 都有删除表的作用，区别在于：

1、delete 和 truncate 仅仅删除表数据，drop 连表数据和表结构一起删除，打个比方，delete 是单杀，truncate 是团灭，drop 是把电脑摔了。
2、delete 是 DML 语句，操作完以后如果没有不想提交事务还可以回滚，truncate 和 drop 是 DDL 语句，操作完马上生效，不能回滚，打个比方，delete 是发微信说分手，后悔还可以撤回，truncate 和 drop 是直接扇耳光说滚，不能反悔。
3、执行的速度上，drop>truncate>delete，打个比方，drop 是神舟火箭，truncate 是和谐号动车，delete 是自行车。

5.改

• update

update 表名 SET 字段1=新值, 字段2=新值..
where ...

~ UPDATE替换某个字段中的某个字符

update 表名 set 字段 = replace(字段，旧值，新值)
where…

• alter 删除，添加或修改表字段
  ~ 删除表字段

alter table 表 drop 字段名

~向表增加列

alter table 表 add 字段名 数据类型

~修改字段类型及名称

修改字段类型
alter table 表 modify 字段 新类型
修改字段名+数据类型
alter table 表 change 旧字段名 新字段名 数据类型

6.查

通用语法

select .. from ..
where ... 
group by ..
order by...
limit n offset m

(limit n 表示返回的记录数，offset m表示跳过前m条）

• where子句

binary关键字，设定 where子句的字符串比较是区分大小写的
where子句本身不区分大小写
select .. from .. where binary ..

like模糊查询
%：表示任意 0 个或多个字符
_：表示任意单个字符

• order by

SELECT field1, field2,...fieldN 
FROM table_name1, table_name2...
ORDER BY field1 [ASC [DESC][默认 ASC]], [field2...] [ASC [DESC][默认 ASC]]

mysql拼音排序

1.如果字符集采用的是 gbk(汉字编码字符集)，直接在查询语句后边添加 ORDER BY：
2.如果字符集采用的是 utf8(万国码)，需要先对字段进行转码然后排序：
order by convert(... using gbk)

• group by

SELECT column_name, function(column_name)
FROM table_name
WHERE column_name operator value
GROUP BY column_name;

使用with rollup 实现在分组统计数据基础上再进行相同的统计（SUM,AVG,COUNT…）
#参考菜鸟教程如下

我们将以上的数据表按名字进行分组，再统计每个人登录的次数

可以使用 coalesce 来设置一个可以取代 NUll 的名称，coalesce 语法
select coalesce(a,b,c);
参数说明：如果a=null,则选择b；如果b==null,则选择c；如果a!=null,则选择a；如果a b c 都为null ，则返回为null（没意义）

7.连接

• union

MySQL UNION 操作符用于连接两个以上的 SELECT 语句的结果组合到一个结果集合中。多个 SELECT 语句会删除重复的数据。

select .. from ...
where ...
union [all/distinct]
select .. from ...
where ...

distinctc 删除结果集中重复的数据。但默认就是删除重复数据
all 返回所有结果集，包含重复数据

• inner join（内连接/等值连接）
• left join 左连接
• right 右连接

select  .. from 表1 inner join/left join/right join
表2 on 两张表相同的列名

三、高级语法

1.null值处理

IS NULL: 当列的值是 NULL,此运算符返回 true。
IS NOT NULL: 当列的值不为 NULL, 运算符返回 true。
<=>: 比较操作符（不同于 = 运算符），当比较的的两个值相等或者都为 NULL 时返回 true。

ifnull函数（）

ifnull(列名，0) --> 如果列为null，则将null值处理为0

2.正则表达式

使用 REGEXP 操作符来进行正则表达式匹配

• ^ 匹配输入字符串的开始位置。如果设置了 RegExp 对象的 Multiline 属性，^ 也匹配 ‘\n’ 或 ‘\r’ 之后的位置。

• $ 匹配输入字符串的结束位置。如果设置了RegExp 对象的 Multiline 属性，$ 也匹配 ‘\n’ 或 ‘\r’ 之前的位置。

• . 匹配除 “\n” 之外的任何单个字符。要匹配包括 ‘\n’ 在内的任何字符，请使用像 ‘[.\n]’ 的模式。

• […] 字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如， ‘[abc]’ 可以匹配 “plain” 中的 ‘a’。

• [^…] 负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如， ‘[^abc]’ 可以匹配 “plain” 中的’p’。

• p1|p2|p3 匹配 p1 或 p2 或 p3。例如，‘z|food’ 能匹配 “z” 或 “food”。‘(z|f)ood’ 则匹配 “zood” 或 “food”。

• {n} n 是一个非负整数。匹配确定的 n 次。例如，‘o{2}’ 不能匹配 “Bob” 中的 ‘o’，但是能匹配 “food” 中的两个 o。

• {n,m} m 和 n 均为非负整数，其中n <= m。最少匹配 n 次且最多匹配 m 次。

、* 匹配前面的子表达式零次或多次。例如，zo* 能匹配 “z” 以及 “zoo”。* 等价于{0,}。

3.事务

以python代码为例

 try:
 	conn = pymysql.connect()
 	cursor = conn.cursor()  # 执行完毕后返回的结果默认以元组展示
 	sql='....'
 	conn.commit()
 except:
    traceback.print_exc()
finally:
    cursor.close()
    conn.close()

4.复制表

create table 新表名 as（
select .. from .. where ..
）

5.处理重复数据

• 防止表中出现重复数据 （设置主键或unique约束）

create table 表名（
列名1 数据类型，
列名2 数据类型，
...
PRIMARY KEY (要设置主键的列名)
）

• 统计重复数据

select  count(*) as num,列名1，列名2 from table 
group by 列名1，列名2
having num>1

• 过滤重复数据 distinct

select distinct .. from ..

• 删除重复数据

6.导出数据

select ... from ...
into outfile '路径';

7.函数

菜鸟教程有各种函数的介绍
点击这里

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总结

学会这篇，mysql就基本掌握
多学多练多敲