MySQL

2019-04-12 09:30:04来源:博客园 阅读 ()

新老客户大回馈,云服务器低至5折

目录

一、MySQL的基本使用

 1.1数据库简介

 1.2数据完整性

1.3命令行脚本

二、 MySQL-查询

2.1 MySQL查询

2.2 条件

2.3 排序

2.4聚合函数

2.5分组

2.6分页

2.7连接查询

2.8自关联

2.9子查询

三、MySQL与Python交互

3.1Python操作MySQL步骤

3.2增删改查

3.3参数化

四、MySQL高级

4.1视图

4.2事务

4.3索引

 

 

一、MySQL的基本使用

1.1数据库简介

1.1.1 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

1.1.2 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

1.1.3 MySQL

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

 

1.2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

 

1.3命令行脚本

命令行连接

  • 打开终端,运行命令:

    mysql -uroot -p 回车后输入密码,当前设置的密码为mysql

  • 退出登录:

    quit 和 exit 或 ctrl+d

  • 登录成功后,输入如下命令查看效果:

    查看版本:select version(); 显示当前时间:select now(); 

 1.3.1 数据库操作

  • 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;
  • 删除数据库

drop database 数据库名;

1.3.2 数据表操作

  • 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) );
View Code

例:创建班级表

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

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('','','保密'),

cls_id int unsigned default 0 )
View Code
  • 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;

1.3.3 数据增删改查(curd)

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','2019-1-2');
  • 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','2019-3-2');
  • 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');
View Code

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;

1.3.4 数据备份与恢复

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

 

二、 MySQL-查询

2.1 MySQL查询

查询

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;
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('','','保密') default '保密',
    cls_id int unsigned default 0,
    is_delete bit default 0
);
-- students表
create table classes (
    id int unsigned auto_increment primary key not null,
    name varchar(30) not null
);
-- classes表

准备数据

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

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;

 

2.2 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

比较运算符

  • 等于: =

  • 大于: >

  • 大于等于: >=

  • 小于: <

  • 小于等于: <=

  • 不等于: != 或 <>

例1:查询编号大于3的学生


select * from students where id > 3;

例2:查询编号不大于4的学生


select * from students where id <= 4;

例3:查询姓名不是“黄蓉”的学生


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

例4:查询没被删除的学生


select * from students where is_delete=0;
例子

逻辑运算符

  • and

  • or

  • not

例5:查询编号大于3的女同学


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

例6: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;
例子

模糊查询

  • like

  • %表示任意多个任意字符

  • _表示一个任意字符

例7:查询姓黄的学生


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

例8:查询姓黄并且“名”是一个字的学生


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

例9:查询姓黄或叫靖的学生


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

范围查询

  • in表示在一个非连续的范围内

例10: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11:查询编号为3至8的学生


select * from students where id between 3 and 8;

例12:查询编号是3至8的男生


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

空判断

  • 注意:null与''是不同的

  • 判空is null

例13: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14:查询填写了身高的学生


select * from students where height is not null;

例15:查询填写了身高的男生


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

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

 

2.3 排序

为了方便查看数据,可以对数据进行排序

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

 

2.4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

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;
例子

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;
例子

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;
例子

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;
例子

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;
例子

 

2.5分组

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 ||      1 |           |
|  2 | 小月月    |   18 | 180.00 ||      2 |          |
|  3 | 彭于晏    |   29 | 185.00 ||      1 |           |
|  4 | 刘德华    |   59 | 175.00 ||      2 |          |
|  5 | 黄蓉      |   38 | 160.00 ||      1 |           |
|  6 | 凤姐      |   28 | 150.00 | 保密   |      2 |          |
|  7 | 王祖贤    |   18 | 172.00 ||      1 |          |
|  8 | 周杰伦    |   36 |   NULL ||      1 |           |
|  9 | 程坤      |   27 | 181.00 ||      2 |           |
| 10 | 刘亦菲    |   25 | 166.00 ||      2 |           |
| 11 | 金星      |   33 | 162.00 | 中性   |      3 |          |
| 12 | 静香      |   12 | 180.00 ||      4 |           |
| 13 | 周杰      |   34 | 176.00 ||      5 |           |
| 14 | 郭靖      |   12 | 170.00 ||      4 |           |
+----+-----------+------+--------+--------+--------+-----------+

select gender from students group by gender;
+--------+
| gender |
+--------+
||
||
| 中性   |
| 保密   |
+--------+
根据gender字段来分组,gender字段的全部值有4个'','','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
例子

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 |
+--------+
||
||
| 中性   |
| 保密   |
+--------+

select gender,group_concat(name) from students group by gender;
+--------+-----------------------------------------------------------+
| gender | group_concat(name)                                        |
+--------+-----------------------------------------------------------+
|| 彭于晏,刘德华,周杰伦,程坤,郭靖                                 |
|| 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) |
+--------+------------------+
|| 3,4,8,9,14       |
|| 1,2,5,7,10,12,13 |
| 中性   | 11               |
| 保密   | 6                |
+--------+------------------+
例子

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)    |
+--------+----------------------+
|| 29,59,36,27,12       |
|| 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) |
+--------+----------+
||  32.6000 |
||  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(*) |
+--------+----------+
||        5 |
||        7 |
| 中性   |        1 |
| 保密   |        1 |
+--------+----------+
例子

 

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(*) |
+--------+----------+
||        5 |
||        7 |
+--------+----------+
例子

 

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(*) |
+--------+----------+
||        5 |
||        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)                         |
+--------+-------------------------------------------+
|| 29,59,36,27,12                            |
|| 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 |
+--------+-------------------------------------------+
例子

 

2.6分页

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;
例子

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
例子

 

2.7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;
例子

2.8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
);
View Code
  • 从sql文件中导入数据
source areas.sql;
View Code
  • 查询一共有多少个省
select count(*) from areas where pid is null;
View Code
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';
例子

 

2.9子查询

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

主查询

  主要查询的对象,第一条 select 语句

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

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)

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);
View Code

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);
View Code

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);
View Code

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)

 

2.10 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}]
]
View Code
  • 完整的select语句

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

 

 三、MySQL与Python交互

3.1Python操作MySQL步骤

引入模块

  • 在py文件中引入pymysql模块

from pymysql import *

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

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

 

3.2增删改查 

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()
View Code

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()
View Code

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()
View Code

 

3.3参数化

  • 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()
View Code

 

四、MySQL高级

4.1视图

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

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;

3. 定义视图

建议以v_开头

create view 视图名称 as select语句;

4. 查看视图

查看表会将所有的视图也列出来

show tables;

5. 使用视图

视图的用途就是查询

select * from v_stu_score;

6. 删除视图

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

7. 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

 

4.2事务

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。)

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;
View Code

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;
View Code

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;
View Code

回滚事务,命令如下:

  • 放弃缓存中变更的数据

rollback;
View Code

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

4.2.1提交

step1:连接
终端1:查询商品分类信息
select * from goods_cates;
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;
step3:查询
终端1:查询数据,发现并没有新增的数据
select * from goods_cates;
step4:提交
终端2:完成提交
commit;
step5:查询
终端1:查询,发现有新增的数据
select * from goods_cates;
View Code

4.2.2回滚

step1:连接
终端1
select * from goods_cates;
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;
step3:查询
终端1:查询数据,发现并没有新增的数据
select * from goods_cates;
step4:回滚
终端2:完成回滚
rollback;
step5:查询
终端1:查询数据,发现没有新增的数据
select * from goods_cates;
View Code

 

4.3索引

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

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;

索引demo

1.创建测试表testindex
create table test_index(title varchar(10));
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()
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;
例子

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。

建立索引会占用磁盘空间

 


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