Python的平凡之路(12)
- 主键:主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
- 外键:外键用于关联两个表。
- 复合键:复合键(组合键)将多个列作为一个索引键,一般用于复合索引。
- 索引:使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。
- 参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,目的是保证数据的一致性。
USE 数据库名 :选择要操作的Mysql数据库,使用该命令后所有Mysql命令都只针对该数据库。
SHOW DATABASES: 列出 MySQL 数据库管理系统的数据库列表。
SHOW TABLES: #显示指定数据库的所有表,使用该命令前需要使用 use命令来选择要操作的数据库。
SHOW COLUMNS FROM 数据表: #显示数据表的属性,属性类型,主键信息 ,是否为 NULL,默认值等其他信息。
create database testdb charset "utf8"; #创建一个叫testdb的数据库,且让其支持中文
drop database testdb; #删除数据库
- SHOW INDEX FROM 数据表:显示数据表的详细索引信息,包括PRIMARY KEY(主键)。
类型 | 大小 | 范围(有符号) | 范围(无符号) | 用途 |
---|---|---|---|---|
TINYINT | 1 字节 | (-128,127) | (0,255) | 小整数值 |
SMALLINT | 2 字节 | (-32 768,32 767) | (0,65 535) | 大整数值 |
MEDIUMINT | 3 字节 | (-8 388 608,8 388 607) | (0,16 777 215) | 大整数值 |
INT或INTEGER | 4 字节 | (-2 147 483 648,2 147 483 647) | (0,4 294 967 295) | 大整数值 |
BIGINT | 8 字节 | (-9 233 372 036 854 775 808,9 223 372 036 854 775 807) | (0,18 446 744 073 709 551 615) | 极大整数值 |
FLOAT | 4 字节 | (-3.402 823 466 E+38,1.175 494 351 E-38),0,(1.175 494 351 E-38,3.402 823 466 351 E+38) | 0,(1.175 494 351 E-38,3.402 823 466 E+38) | 单精度 浮点数值 |
DOUBLE | 8 字节 | (1.797 693 134 862 315 7 E+308,2.225 073 858 507 201 4 E-308),0,(2.225 073 858 507 201 4 E-308,1.797 693 134 862 315 7 E+308) | 0,(2.225 073 858 507 201 4 E-308,1.797 693 134 862 315 7 E+308) | 双精度 浮点数值 |
DECIMAL | 对DECIMAL(M,D) ,如果M>D,为M+2否则为D+2 | 依赖于M和D的值 | 依赖于M和D的值 | 小数值 |
类型 | 大小 (字节) |
范围 | 格式 | 用途 |
---|---|---|---|---|
DATE | 3 | 1000-01-01/9999-12-31 | YYYY-MM-DD | 日期值 |
TIME | 3 | '-838:59:59'/'838:59:59' | HH:MM:SS | 时间值或持续时间 |
YEAR | 1 | 1901/2155 | YYYY | 年份值 |
DATETIME | 8 | 1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59 | YYYY-MM-DD HH:MM:SS | 混合日期和时间值 |
TIMESTAMP | 4 | 1970-01-01 00:00:00/2037 年某时 | YYYYMMDD HHMMSS | 混合日期和时间值,时间戳 |
类型 | 大小 | 用途 |
---|---|---|
CHAR | 0-255字节 | 定长字符串 |
VARCHAR | 0-65535 字节 | 变长字符串 |
TINYBLOB | 0-255字节 | 不超过 255 个字符的二进制字符串 |
TINYTEXT | 0-255字节 | 短文本字符串 |
BLOB | 0-65 535字节 | 二进制形式的长文本数据 |
TEXT | 0-65 535字节 | 长文本数据 |
MEDIUMBLOB | 0-16 777 215字节 | 二进制形式的中等长度文本数据 |
MEDIUMTEXT | 0-16 777 215字节 | 中等长度文本数据 |
LONGBLOB | 0-4 294 967 295字节 | 二进制形式的极大文本数据 |
LONGTEXT | 0-4 294 967 295字节 | 极大文本数据 |
- 在MySQL中只有使用了Innodb数据库引擎的数据库或表才支持事务
- 事务处理可以用来维护数据库的完整性,保证成批的SQL语句要么全部执行,要么全部不执行
- 事务用来管理insert,update,delete语句
- a、事务的原子性:一组事务,要么成功;要么撤回。
- b、稳定性 : 有非法数据(外键约束之类),事务撤回。
- c、隔离性:事务独立运行。一个事务处理后的结果,影响了其他事务,那么其他事务会撤回。事务的100%隔离,需要牺牲速度。
- d、可靠性:软、硬件崩溃后,InnoDB数据表驱动会利用日志文件重构修改。可靠性和高速度不可兼得, innodb_flush_log_at_trx_commit选项 决定什么时候吧事务保存到日志里。
SHOW
INDEX
FROM
table_name\G #显示索引信息
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='1234', db='mysql')
# 创建游标
conn.commit()
print(cursor.fetchmany(2))
# 打印所有结果
注:在fetch数据时按照顺序进行,可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置,如:
- cursor.scroll(1,mode='relative') # 相对当前位置移动
- cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动
fetch数据类型
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql
conn = pymysql. connect (host= '127.0.0.1' , port=3306, user = 'root' , passwd= '123' , db= 't1' )
# 游标设置为字典类型 cursor = conn. cursor ( cursor =pymysql.cursors.DictCursor)
r = cursor . execute ( "call p1()" )
result = cursor .fetchone()
conn. commit () cursor . close () conn. close () |

orm的优点:
- 隐藏了数据访问细节,“封闭”的通用数据库交互,ORM的核心。他使得我们的通用数据库交互变得简单易行,并且完全不用考虑该死的SQL语句。快速开发,由此而来。
- ORM使我们构造固化数据结构变得简单易行。
缺点:
- 无可避免的,自动化意味着映射和关联管理,代价是牺牲性能(早期,这是所有不喜欢ORM人的共同点)。现在的各种ORM框架都在尝试使用各种方法来减轻这块(LazyLoad,Cache),效果还是很显著的。

pymysql
mysql+pymysql:
//
<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1234@localhost/oldboydb?charset=utf8",
__tablename__ = 'user' # 表名
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
password = Column(String(64))
Base.metadata.create_all(engine) # 创建表结构
Session_class = sessionmaker(bind=engine) # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
Session = Session_class() # 生成session实例,相当于游标
user_obj = User(name="alex", password="alex3714") # 生成你要创建的数据对象
user_obj_2 = User(name="chenronghua",password="chenronghua") # 生成你要创建的数据对象
#print(user_obj.name, user_obj.id) # 此时还没创建对象呢,不信你打印一下id发现还是None
Session.add(user_obj) # 把要创建的数据对象添加到这个session里, 一会统一创建
Session.add(user_obj_2) # 把要创建的数据对象添加到这个session里, 一会统一创建
#print(user_obj.name, user_obj.id) # 此时也依然还没创建
Session.commit() # 现此才统一提交,创建数据
# 查询
print(Session.query(User.id,User.name).filter_by(name ="chenronghua").all())
# 修改
#my_user.name = "oldboy"
#my_user.password = "oldboy"
#获取所有数据
print(Session.query(User.id,User.name).filter(User.name =="alex").all())
print(Session.query(func.count(User.name),User.name).group_by(User.name).all() )
print("名字为alex的数量为: %s" %my_user_count)
my_user2_count = Session.query(User).filter_by(name ="chenronghua").count()
print("名字为chenronghua的数量为: %s" %my_user2_count)
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
#!/usr/bin/env python
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1234@localhost/test",
encoding='utf-8', echo=False) #echo=True日志打印
Base = declarative_base() # 生成orm基类
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
__tablename__ = 'addresses'
id = Column(Integer, primary_key=True)
email_address = Column(String(32), nullable=False)
user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))# 和User表建立关系
user = relationship("User", backref="addresses") # 这个nb,允许你在user表里通过backref字段反向查出所有它在addresses表里的关联项
def __repr__(self):
return "<Address(email_address='%s')>" % self.email_addres
Base.metadata.create_all(engine) # 创建表结构
Session_class = sessionmaker(bind=engine) # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
Session = Session_class() # 生成session实例,相当于游标
#user_obj = User(name="alex",password="alex3714")
#add_obj = Address(email_address='wspkh@live.com',user_id = 3)
#Session.add(user_obj) # 把要创建的数据对象添加到这个session里, 一会统一创建
obj = Session.query(User).first()
for i in obj.addresses: # 通过user对象反查关联的addresses记录
print(i)
addr_obj = Session.query(Address).first()
print(addr_obj.user.name) # 在addr_obj里直接查关联的user表
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:1234@localhost/oldboydb",
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
billing_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
shipping_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
billing_address = relationship("Address", foreign_keys=[billing_address_id])
__tablename__ = 'address'
id = Column(Integer, primary_key=True)
street = Column(String(32))
city = Column(String(32))
cut_obj1 = Customer(id=1,name="wspkh",billing_address_id=10,shipping_address_id=10,billing_address="haitian",shipping_address="letai")
#Author is wspikh
# -*- coding: encoding -*-
from sqlalchemy.orm import relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import create_engine
encoding='utf-8', echo=False) #echo=True日志打印
Column('book_id',Integer,ForeignKey('books.id')),
Column('author_id',Integer,ForeignKey('authors.id')),
)
class Book(Base):
__tablename__ = 'books'
id = Column(Integer,primary_key=True)
name = Column(String(64))
pub_date = Column(DATE)
authors = relationship('Author',secondary=book_m2m_author,backref='books')
def __repr__(self):
return self.name
class Author(Base):
__tablename__ = 'authors'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String(32))
def __repr__(self):
return self.name
Base.metadata.create_all(engine) # 创建表结构
Session_class = sessionmaker(bind=engine) # 创建与数据库的会话session class ,注意,这里返回给session的是个class,不是实例
s = Session_class() # 生成session实例
#b1 = Book(name="Fllow Alex Study Python")
#b2 = Book(name="Fllow Alex Search Girl")
#b3 = Book(name="Fllow Alex Study ZB")
#b4 = Book(name="Fllow Alex Driver Car")
#作者添加的顺序有问题?
#a1 = Author(name="Alex")
#a2 = Author(name="Jack")
#a3 = Author(name="Rain")
#b1.authors = [a1, a2]
#b2.authors = [a1, a2, a3]
print('--------通过书表查关联的作者---------')
book_obj = s.query(Book).filter_by(name="Fllow Alex Study Python").first()
print(book_obj.name, book_obj.authors)
print('--------通过作者表查关联的书---------')
author_obj = s.query(Author).filter_by(name="Alex").first()
select
*
from
a
INNER
JOIN
b
on
a.a = b.b;
select
*
from
a
LEFT
JOIN
b
on
a.a = b.b;
select
*
from
a
RIGHT
JOIN
b
on
a.a = b.b;
select
*
from
a
left
join
b
on
a.a = b.b
UNION
select
*
from
a
right
join
b
on
a.a = b.b;
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