MySQL05

SQL字段相关语句

• 添加字段

  alter table 表名 add 字段名 数据类型 约束条件;
  

• 修改字段

  alter table 表名 modify 字段 数据类型 约束条件;
  # modify只能修改数据类型，不能修改字段名
  

• 修改字段名

  alter table 表名 change 旧表名 新表名 数据类型 约束条件;
  

• 删除字段

  alter table 表名 drop 字段名;
  

• 增加字段在特定字段之后

  alter table 表名 add 字段名 数据类型 约束条件 after 指定的字段名;
  

Python操作MySQL

1、需要先下载pymysql模块。

pip3 install pymysql

python默认下载模块的地址是国外的网站，速度有时候会非常的慢 如果想要提升速度我们可以切换下载源。

（1）阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
（2）豆瓣http://pypi.douban.com/simple/
（3）清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
（4）中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
（5）华中科技大学http://pypi.hustunique.com/

命令行切换源

pip3 install pymysql -i 源地址

2、使用pymysql模块

import pymysql

# 1、连接到MySQL服务端
conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='root123',
    db='db01',
    charset='utf8'
)

# 2、拿到游标
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)  # 产生一个游标对象 默认
# cursor=pymysql.cursors.DictCursor 代表返回值是字典的形式
# 不传值默认是字典的形式

# 3、写SQL语句
sql = 'show tables'

# 4、执行 返回值是当前SQL语句所影响的行数
affect_row = cursor.execute(sql)

# 5、拿到结果
res1 = cursor.fetchone()  # fetchone每次只能拿一条结果
print(res1)

# 6、关闭游标
cursor.close()

取结果的三种方式

cursor.fetchone()  # fetchone每次只能拿一条结果

cursor.fetchall()  # fetchall一次拿到所有的结果

res3 = cursor.fetchmany(2)  # fetchmany可以指定拿到2条结果

pymysql取数据类似于文件指针的移动

• 相对移动

cursor.scroll(1, 'relative')
# 表示相对于当前指针位置向后移动一位

• 绝对移动

cursor.scroll(1, 'absolute')
# 相对于数据的起始位置往后继续移动1位

其他操作

针对增删改查，查重要程度很低，无需二次确认，增改删重要程度很高 都需要二次确认。

# 在连接服务端的时候传入autocommit=True
conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='1',
    database='db5',
    charset='utf8',
    autocommit=True  # 自动二次确认
)

SQL注入

针对数据的操作一切都是为了安全，有三个经典的问题，SQL注入，XSS攻击（前端），CSRF验证（Django）。

SQL注入简而言之，是在输入的字符串之中注入SQL指令，在设计不良的程序当中忽略了字符检查，那么这些注入进去的恶意指令就会被数据库服务器误认为是正常的SQL指令而运行，因此遭到破坏或是入侵。

import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    passwd='root123',
    db='day44',
    charset='utf8',
    autocommit=True
)

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

username = input('username>>>').strip()
password = input('password>>>').strip()

sql = "select * from userinfo where username='%s' and password='%s'"
# 不要手动拼接数据 先用%s占位 之后将需要拼接的数据直接交给execute方法
cursor.execute(sql, (username, password)) # 自动识别sql里面的%s用元组里面的数据替换
res = cursor.fetchall()

if res:
    print('登录成功！')
else:
    print('失败！')

视图

1、什么是视图

视图就是通过多表查询得到一张虚拟表，然后保存下来，下次直接使用即可

2、为什么要用视图

如果要频繁使用一张虚拟表，可以不用重复查询

3、如何用视图

create view teacher2course as
select student.sid as sid1, score.student_id from student inner join score on student.sid = score.student_id;
"""
创建好了之后 验证它的存在navicat验证 cmd终端验证
最后文件验证 得出下面的结论 视图只有表结构数据还是来源于之前的表
delete from teacher2course where id=1;
"""

强调

1、在硬盘中，视图只有表结构文件，没有表数据文件

2、视图通常是用于查询，尽量不要修改视图中的数据

drop view teacher2course;

思考:开发过程中会不会去使用视图？

不会！视图是mysql的功能，如果你的项目里面大量的使用到了视图，那意味着你后期想要扩张某个功能的时候这个功能恰巧又需要对视图进行修改，意味着你需要先在mysql这边将视图先修改一下，然后再去应用程序中修改对应的sql语句，这就涉及到跨部门沟通的问题，所以通常不会使用视图，而是通过重新修改sql语句来扩展功能

触发器

在满足对某张表数据的增、删、改的情况下，自动触发的功能称之为触发器

为何要用触发器

触发器专门针对我们对某一张表数据增insert、删delete、改update的行为，这类行为一旦执行
就会触发触发器的执行，即自动运行另外一段sql代码

创建触发器语法

"""语法结构
create trigger 触发器的名字 before/after insert/update/delete on 表名 for each row
begin
	sql语句
end
"""

# 针对插入
create trigger tri_after_insert_t1 after insert on 表名 for each row
begin
    sql代码。。。
end
create trigger tri_after_insert_t2 before insert on 表名 for each row
begin
    sql代码。。。
end

# 针对删除
create trigger tri_after_delete_t1 after delete on 表名 for each row
begin
    sql代码。。。
end
create trigger tri_after_delete_t2 before delete on 表名 for each row
begin
    sql代码。。。
end

# 针对修改
create trigger tri_after_update_t1 after update on 表名 for each row
begin
    sql代码。。。
end
create trigger tri_after_update_t2 before update on 表名 for each row
begin
    sql代码。。。
end

"""
需要注意 在书写sql代码的时候结束符是; 而整个触发器的结束也需要分号;
这就会出现语法冲突 需要我们临时修改结束符号
delimiter $$
delimiter ;
该语法只在当前窗口有效
"""

# 案例
CREATE TABLE cmd (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    USER CHAR (32),
    priv CHAR (10),
    cmd CHAR (64),
    sub_time datetime, #提交时间
    success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败
);

CREATE TABLE errlog (
    id INT PRIMARY KEY auto_increment,
    err_cmd CHAR (64),
    err_time datetime
);

delimiter $$  # 将mysql默认的结束符由;换成$$
create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row
begin
    if NEW.success = 'no' then  # 新记录都会被MySQL封装成NEW对象
        insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time);
    end if;
end $$
delimiter ;  # 结束之后记得再改回来，不然后面结束符就都是$$了

#往表cmd中插入记录，触发触发器，根据IF的条件决定是否插入错误日志
INSERT INTO cmd (
    USER,
    priv,
    cmd,
    sub_time,
    success
)
VALUES
    ('egon','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'),
    ('egon','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'),
    ('egon','0755','useradd xxx',NOW(),'no'),
    ('egon','0755','ps aux',NOW(),'yes');

# 查询errlog表记录
select * from errlog;
# 删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;

事务

什么是事务

开启一个事务可以包含一些sql语句，这些sql语句要么同时成功要么一个都别想成功，称之为事务的原子性

事务的作用

保证了对数据操作的数据安全性

案例:用交行的卡操作建行ATM机给工商的账户转钱

事务应该具有4个属性：原子性、一致性、隔离性、持久性。这四个属性通常称为ACID特性。

原子性（atomicity）。一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做。

一致性（consistency）。事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。

隔离性（isolation）。一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。

持久性（durability）。持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。

如何用

# 先介绍事务的三个关键字 再去用表实际展示效果create table user(id int primary key auto_increment,name char(32),balance int);insert into user(name,balance)values('jason',1000),('egon',1000),('tank',1000);# 修改数据之前先开启事务操作start transaction;# 修改操作update user set balance=900 where name='jason'; #买支付100元update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元update user set balance=1090 where name='tank'; #卖家拿到90元# 回滚到上一个状态rollback;# 开启事务之后，只要没有执行commit操作，数据其实都没有真正刷新到硬盘commit;"""开启事务检测操作是否完整，不完整主动回滚到上一个状态，如果完整就应该执行commit操作"""# 站在python代码的角度，应该实现的伪代码逻辑，try:    update user set balance=900 where name='jason'; #买支付100元    update user set balance=1010 where name='egon'; #中介拿走10元    update user set balance=1090 where name='tank'; #卖家拿到90元except 异常:    rollback;else:    commit;# 那如何检测异常？

存储过程

存储过程包含了一系列可执行的sql语句，存储过程存放于MySQL中，通过调用它的名字可以执行其内部的一堆sql,类似于python中的自定义函数

基本使用

delimiter $$create procedure p1()begin	select * from user;end $$delimiter ;# 调用call p1()

三种开发模型

第一种

"""应用程序：只需要开发应用程序的逻辑mysql:编写好存储过程，以供应用程序调用优点：开发效率，执行效率都高缺点：考虑到人为因素、跨部门沟通等问题，会导致扩展性差"""

第二种

"""应用程序：除了开发应用程序的逻辑，还需要编写原生sql优点：比方式1，扩展性高(非技术性的)缺点：1、开发效率，执行效率都不如方式12、编写原生sql太过于复杂，而且需要考虑到sql语句的优化问题"""

第三种

"""应用程序：开发应用程序的逻辑，不需要编写原生sql，基于别人编写好的框架来处理数据，ORM优点：不用再编写纯生sql，这意味着开发效率比方式2高，同时兼容方式2扩展性高的好处缺点：执行效率连方式2都比不过"""

创建存储过程

# 介绍形参特点  再写具体功能delimiter $$create procedure p2(    in m int,  # in表示这个参数必须只能是传入不能被返回出去    in n int,      out res int  # out表示这个参数可以被返回出去)begin    select tname from teacher where tid > m and tid < n;    set res=0;  # 用来标志存储过程是否执行end $$delimiter ;# 针对res需要先提前定义set @res=10;  定义select @res;  查看call p1(1,5,@res)  调用select @res  查看

如何用存储过程

# 大前提:存储过程在哪个库下面创建的只能在对应的库下面才能使用！！！# 1、直接在mysql中调用set @res=10  # res的值是用来判断存储过程是否被执行成功的依据，所以需要先定义一个变量@res存储10call p1(2,4,10);  # 报错call p1(2,4,@res);  # 查看结果select @res;  # 执行成功，@res变量值发生了变化# 2、在python程序中调用pymysql链接mysql产生的游表cursor.callproc('p1',(2,4,10))  # 内部原理：@_p1_0=2,@_p1_1=4,@_p1_2=10;cursor.excute('select @_p1_2;')# 3、存储过程与事务使用举例(了解)delimiter //create PROCEDURE p5(    OUT p_return_code tinyint)BEGIN    DECLARE exit handler for sqlexception    BEGIN        -- ERROR        set p_return_code = 1;        rollback;    END;  DECLARE exit handler for sqlwarning  BEGIN      -- WARNING      set p_return_code = 2;      rollback;  END;  START TRANSACTION;      update user set balance=900 where id =1;      update user123 set balance=1010 where id = 2;      update user set balance=1090 where id =3;  COMMIT;  -- SUCCESS  set p_return_code = 0; #0代表执行成功END //delimiter ;

函数

注意与存储过程的区别，mysql内置的函数只能在sql语句中使用！

参考博客：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7495918.html#_label2

CREATE TABLE blog (    id INT PRIMARY KEY auto_increment,    NAME CHAR (32),    sub_time datetime);INSERT INTO blog (NAME, sub_time)VALUES    ('第1篇','2015-03-01 11:31:21'),    ('第2篇','2015-03-11 16:31:21'),    ('第3篇','2016-07-01 10:21:31'),    ('第4篇','2016-07-22 09:23:21'),    ('第5篇','2016-07-23 10:11:11'),    ('第6篇','2016-07-25 11:21:31'),    ('第7篇','2017-03-01 15:33:21'),    ('第8篇','2017-03-01 17:32:21'),    ('第9篇','2017-03-01 18:31:21');select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');

流程控制

# if条件语句delimiter //CREATE PROCEDURE proc_if ()BEGIN        declare i int default 0;    if i = 1 THEN        SELECT 1;    ELSEIF i = 2 THEN        SELECT 2;    ELSE        SELECT 7;    END IF;END //delimiter ;

# while循环delimiter //CREATE PROCEDURE proc_while ()BEGIN    DECLARE num INT ;    SET num = 0 ;    WHILE num < 10 DO        SELECT            num ;        SET num = num + 1 ;    END WHILE ;END //delimiter ;

索引

知识回顾:数据都是存在硬盘上的，那查询数据不可避免的需要进行IO操作

索引就是一种数据结构，类似于书的目录。意味着以后再查数据应该先找目录再找数据，而不是用翻页的方式查询数据

索引在MySQL中也叫做“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。

• primary key
• unique key
• index key

注意foreign key不是用来加速查询用的，不在我们研究范围之内,上面三种key前两种除了有加速查询的效果之外还有额外的约束条件(primary key:非空且唯一，unique key:唯一)，而index key没有任何约束功能只会帮你加速查询

本质都是：通过不断地缩小想要获取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，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。

索引的影响:

• 在表中有大量数据的前提下，创建索引速度会很慢
• 在索引创建完毕后，对表的查询性能会大幅度提升，但是写的性能会降低

b+树

https://images2017.cnblogs.com/blog/1036857/201709/1036857-20170912011123500-158121126.png

只有叶子结点存放真实数据，根和树枝节点存的仅仅是虚拟数据

查询次数由树的层级决定，层级越低次数越少

一个磁盘块儿的大小是一定的，那也就意味着能存的数据量是一定的。如何保证树的层级最低呢？一个磁盘块儿存放占用空间比较小的数据项

思考我们应该给我们一张表里面的什么字段字段建立索引能够降低树的层级高度>>> 主键id字段

聚集索引(primary key)

聚集索引其实指的就是表的主键，innodb引擎规定一张表中必须要有主键。先来回顾一下存储引擎。

myisam在建表的时候对应到硬盘有几个文件(三个)？

innodb在建表的时候对应到硬盘有几个文件(两个)？frm文件只存放表结构，不可能放索引，也就意味着innodb的索引跟数据都放在idb表数据文件中。

特点:叶子结点放的一条条完整的记录

辅助索引(unique,index)

辅助索引:查询数据的时候不可能都是用id作为筛选条件，也可能会用name，password等字段信息，那么这个时候就无法利用到聚集索引的加速查询效果。就需要给其他字段建立索引，这些索引就叫辅助索引

特点：叶子结点存放的是辅助索引字段对应的那条记录的主键的值(比如:按照name字段创建索引，那么叶子节点存放的是:{name对应的值:name所在的那条记录的主键值})

select name from user where name='jason';

上述语句叫覆盖索引:只在辅助索引的叶子节点中就已经找到了所有我们想要的数据

select age from user where name='jason';

上述语句叫非覆盖索引,虽然查询的时候命中了索引字段name，但是要查的是age字段，所以还需要利用主键才去查找

测试索引

准备

#1. 准备表
create table s1(
id int,
name varchar(20),
gender char(6),
email varchar(50)
);

#2. 创建存储过程，实现批量插入记录
delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$
create procedure auto_insert1()
BEGIN
    declare i int default 1;
    while(i<3000000)do
        insert into s1 values(i,'jason','male',concat('jason',i,'@oldboy'));
        set i=i+1;
    end while;
END$$ #$$结束
delimiter ; #重新声明分号为结束符号

#3. 查看存储过程
show create procedure auto_insert1\G 

#4. 调用存储过程
call auto_insert1();

# 表没有任何索引的情况下
select * from s1 where id=30000 limit 11;
# 避免打印带来的时间损耗
select count(id) from s1 where id = 30000;
select count(id) from s1 where id = 1;

# 给id做一个主键
alter table s1 add primary key(id);  # 速度很慢

select count(id) from s1 where id = 1;  # 速度相较于未建索引之前两者差着数量级
select count(id) from s1 where name = 'jason'  # 速度仍然很慢

"""
范围问题
"""
# 并不是加了索引，以后查询的时候按照这个字段速度就一定快
select count(id) from s1 where id > 1;  # 速度相较于id = 1慢了很多
select count(id) from s1 where id >1 and id < 3;
select count(id) from s1 where id > 1 and id < 10000;
select count(id) from s1 where id != 3;

alter table s1 drop primary key;  # 删除主键 单独再来研究name字段
select count(id) from s1 where name = 'jason';  # 又慢了

create index idx_name on s1(name);  # 给s1表的name字段创建索引
select count(id) from s1 where name = 'jason'  # 仍然很慢！！！
"""
再来看b+树的原理，数据需要区分度比较高，而我们这张表全是jason，根本无法区分
那这个树其实就建成了“一根棍子”
"""
select count(id) from s1 where name = 'xxx';
# 这个会很快，我就是一根棍，第一个不匹配直接不需要再往下走了
select count(id) from s1 where name like 'xxx';
select count(id) from s1 where name like 'xxx%';
select count(id) from s1 where name like '%xxx';  # 慢 最左匹配特性

# 区分度低的字段不能建索引
drop index idx_name on s1;

# 给id字段建普通的索引
create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where id = 3;  # 快了
select count(id) from s1 where id*12 = 3;  # 慢了  索引的字段一定不要参与计算

drop index idx_id on s1;
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';
# 针对上面这种连续多个and的操作，mysql会从左到右先找区分度比较高的索引字段，先将整体范围降下来再去比较其他条件
create index idx_name on s1(name);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';  # 并没有加速

drop index idx_name on s1;
# 给name，gender这种区分度不高的字段加上索引并不难加快查询速度

create index idx_id on s1(id);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx';  # 快了  先通过id已经讲数据快速锁定成了一条了
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 慢了  基于id查出来的数据仍然很多，然后还要去比较其他字段

drop index idx_id on s1

create index idx_email on s1(email);
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 快 通过email字段一剑封喉

联合索引

select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';
# 如果上述四个字段区分度都很高，那给谁建都能加速查询
# 给email加然而不用email字段
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3;
# 给name加然而不用name字段
select count(id) from s1 where gender = 'male' and id > 3;
# 给gender加然而不用gender字段
select count(id)j from s1 where id > 3; 

# 带来的问题是所有的字段都建了索引然而都没有用到，还需要花费四次建立的时间
create index idx_all on s1(email,name,gender,id);  # 最左匹配原则，区分度高的往左放
select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx';  # 速度变快