子查询
# 增:insert into 表 select子查询 # 删:delete from 表 条件是select子查询(表不能与delete表相同) # 查:select 字段 from 表 条件是select子查询 # 改:update 表 set 字段=值 条件是select子查询(表不能与update表相同)
# 数据来源:在单表emp下 # 子查询:将一条查询sql的结果作为另一条sql的条件 # 思考:每个部门最高薪资的那个人所有信息 # 子查询的sql select dep, max(salary) from emp group by dep; # 子查询 - 查 select * from emp where (dep, salary) in (select dep, max(salary) from emp group by dep); # 将子查询转换为一张表 # 创建一个存子查询数据的一张表 create table t1(dep_name varchar(64), max_salary decimal(5,2)); # 子查询 - 增 insert into t1 select dep, max(salary) from emp group by dep; # 需求 select name, dep_name, salary from emp join t1 on emp.dep=t1.dep_name and emp.salary=t1.max_salary; # 子查询 - 改(update更新的表不能 与 子查询select的表同表) # 每个部门最大薪资+1 update t1 set max_salary=max_salary+1; # 给t1额外增加一个新部门 insert into t1 values ('打杂部', 100); # 子查询 - 改 update t1 set max_salary=max_salary+1 where dep_name in (select distinct dep from emp); # 错误:update更新的表 与 子查询select的表 相同 update t1 set max_salary=max_salary+1 where dep_name in (select distinct dep_name from t1); # 子查询 - 删 delete from t1 where dep_name in (select distinct dep from emp); # 错误: delete删除的表 与 子查询select的表 相同 delete from t1 where dep_name in (select distinct dep_name from t1);
all与any:区间修饰条件
# 语法规则 # where id in (1, 2, 3) => id是1或2或3 # where id not in (1, 2, 3) => id不是1,2,3 # where salary < all(3, 6, 9) => salary必须小于所有情况(小于最小) # where salary > all(3, 6, 9) => salary必须大于所有情况(大于最大) # where salary < any(3, 6, 9) => salary只要小于一种情况(小于最大) # where salary > any(3, 6, 9) => salary只要大于一种情况(大于最小) in < > () # 案例 select * from emp where salary < all(select salary from emp where id>11);
视图:view
# 数据依赖:单表emp """ 1)视图是存在内存中的临时表 2)视图的创建依赖select语句,所有就是select语句操作的结果形参的表 3)视图支持对数据的增删查改 ? 4)视图不允许对视图表的字段做修改 5)视图不仅支持创建,也支持更新与删除 """ # 语法 # 创建视图 mysql>: create view 视图名[(别名们)] as select 语句; eg>: create view v1 as select dep, max(salary) from emp group by dep; # 创建或替换视图 mysql>: create or replace 视图名[(别名们)] as select 语句; mysql>: alter 视图名[(别名们)] as select 语句; eg>: create or replace view v1(dep_name, max_salary) as select dep, max(salary) from emp group by dep; eg>: alter view v1(name, salary) as select dep, max(salary) from emp group by dep; # 删除视图 mysql>: drop view 视图名 eg>: drop view v1; # 视图可以作为正常表完成连表查询 select name, dep_name, salary from emp join v1 on emp.dep=v1.dep_name and emp.salary=v1.max_salary;
视图的增删改
# 前提:视图的增删改操作可以直接映射给真实表(本质就是对真实表进行操作) # 视图可以完成增删改,增删改本质是直接对创建视图的真实表进行操作 create or replace view v2 as select id,name,age,salary from emp; update v2 set salary=salary+1 where id=1; delete from view v2 where id=1; create or replace view v3 as select * from emp; insert into v3 values(1, 'yangsir', '男', 66, 1.11, '上海', '那噶的', '教职部'); # 总结:操作视图,会影响真实表,反之也会影响 update emp set salary=salary+1 where id=1;
事务
# 事务:通常一些业务需要多条sql参与,参与的sql会形参一个执行整体,该整体我们就称之为 事务 # 简而言之:事务 - 就是保护多条执行的sql语句 # 比如:转账就是一个事务:从一个用户将资金转出,再将资金转入到另一个用户 """ 事务的四大特性 1.原子性:事务是一组不可分割的单位,要么同时成功,要么同时不成功 2.一致性:事物前后的数据完整性应该保持一致(数据库的完整性:如果数据库在某一时间点下,所有的数据都符合所有的约束,则称数据库为完整性的状态) 3.隔离性:事物的隔离性是指多个用户并发访问数据时,一个用户的事物不能被其它用户的事务所干扰,多个并发事务之间数据要相互隔离 4.持久性:持久性是指一个事物一旦被提交,它对数据的改变就是永久性的,接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响 """ # mysql中事务的执行 create table bank( id int, name varchar(16), money decimal(65, 2) ); insert into bank values(1, 'Tom', 10), (2, "Bob", 10); # 假设出现以下执行情况 # 没有事务支持情况下,Tom的钱就丢了 update bank set money=money-1 where name='Tom'; update bank set money=money+1 where name='ruakei'; # 将两条sql看做事务处理 # 开启事务 begin; update bank set money=money-1 where name='Tom'; update bank set money=money+1 where name='ruakei'; # 确认无误,提交事务 commit; # 确认有误,回滚 rollback;
pymysql:python操作mysql
安装
>: pip3 install pymysql
增删改查
# 选取操作的模块 pymysql # pymysql连接数据库的必要参数:主机、端口、用户名、密码、数据库 # 注:pymysql不能提供创建数据库的服务,数据库要提前创建 import pymysql # 1)建立数据库连接对象 conn # 2)通过 conn 创建操作sql的 游标对象 # 3)编写sql交给 cursor 执行 # 4)如果是查询,通过 cursor对象 获取结果 # 5)操作完毕,端口操作与连接 # 1)建立数据库连接对象 conn conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', database='oldboy') # conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', database='oldboy', autocommit=True) # 2)通过 conn 创建操作sql的 游标对象 # 注:游标不设置参数,查询的结果就是数据元组,数据没有标识性 # 设置pymysql.cursors.DictCursor,查询的结果是字典,key是表的字段 cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # 3)编写sql交给 cursor 执行
创建表
# 创建表 sql1 = 'create table t1(id int, x int, y int)' cursor.execute(sql1)
增
sql2 = 'insert into t1 values(%s, %s, %s)' # 增1 cursor.execute(sql2, (1, 10, 100)) cursor.execute(sql2, (2, 20, 200)) # 重点:在创建conn对象时,不设置autocommit,默认开启事务,增删改操作不会直接映射到数据库中, # 需要执行 conn.commit() 动作 conn.commit() # 增多 cursor.executemany(sql2, [(3, 30, 300), (4, 40, 400)]) conn.commit()
删
sql3 = 'delete from t1 where id=%s' cursor.execute(sql3, 4) conn.commit()
改
sql4 = 'update t1 set y=666 where id=2' cursor.execute(sql4) conn.commit()
查
sql5 = 'select * from t1' row = cursor.execute(sql5) # 返回值是受影响的行 print(row) # 4)如果是查询,通过 cursor对象 获取结果 # fetchone() 偏移一条取出,fetchmany(n) 偏移n条取出,fetchall() 偏移剩余全部 r1 = cursor.fetchone() print(r1) r2 = cursor.fetchone() print(r2) r3 = cursor.fetchmany(1) print(r3) r4 = cursor.fetchall() print(r4)
# 5)操作完毕,端口操作与连接 cursor.close() conn.close()
游标操作
import pymysql from pymysql.cursors import DictCursor # 1)建立数据库连接对象 conn conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy') # 2)通过 conn 创建操作sql的 游标对象 cursor = conn.cursor(DictCursor) # 3)编写sql交给 cursor 执行 sql = 'select * from t1' # 4)如果是查询,通过 cursor对象 获取结果 row = cursor.execute(sql) if row: r1 = cursor.fetchmany(2) print(r1) # 操作游标 # cursor.scroll(0, 'absolute') # absolute绝对偏移,游标重置,从头开始偏移 cursor.scroll(-2, 'relative') # relative相对偏移,游标在当前位置进行左右偏移 r2 = cursor.fetchone() print(r2) # 5)操作完毕,端口操作与连接 cursor.close() conn.close()
pymysql事务
import pymysql from pymysql.cursors import DictCursor conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy') cursor = conn.cursor(DictCursor) try: sql = 'create table t2(id int, name char(4), money int)' row = cursor.execute(sql) print(row) except: print('表已创建') pass # 空表才插入 row = cursor.execute('select * from t2') if not row: sql = 'insert into t2 values(%s,%s,%s)' row = cursor.executemany(sql, [(1, 'tom', 10), (2, 'Bob', 10)]) conn.commit() # 可能会出现异常的sql """ try: sql1 = 'update t2 set money=money-1 where name="tom"' cursor.execute(sql1) sql2 = 'update t2 set moneys=money+1 where name="Bob"' cursor.execute(sql2) except: print('转账执行异常') conn.rollback() else: print('转账成功') conn.commit() """ try: sql1 = 'update t2 set money=money-1 where name="tom"' r1 = cursor.execute(sql1) sql2 = 'update t2 set money=money+1 where name="ruakei"' # 转入的人不存在 r2 = cursor.execute(sql2) except: print('转账执行异常') conn.rollback() else: print('转账没有异常') if r1 == 1 and r2 == 1: print('转账成功') conn.commit() else: conn.rollback()
sql注入
import pymysql from pymysql.cursors import DictCursor conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy') cursor = conn.cursor(DictCursor) try: sql = 'create table user(id int, name char(4), password char(6))' row = cursor.execute(sql) print(row) except: print('表已创建') pass # 空表才插入 row = cursor.execute('select * from user') if not row: sql = 'insert into user values(%s,%s,%s)' row = cursor.executemany(sql, [(1, 'tom', '123'), (2, 'bob', 'abc')]) conn.commit() # 用户登录 usr = input('usr: ') pwd = input('pwd: ') # 自己拼接参数一定有sql注入,将数据的占位填充交给pymysql """ sql = 'select * from user where name="%s" and password="%s"' % (usr, pwd) row = cursor.execute(sql) if row: print('登录成功') else: print('登录失败') """ sql = 'select * from user where name=%s and password=%s' row = cursor.execute(sql, (usr, pwd)) if row: print('登录成功') else: print('登录失败') # 知道用户名时 # 输入用户时: # tom => select * from user where name="tom" and password="%s" # tom" # => select * from user where name="tom" #" and password="%s" # 不自定义用户名时 # " or 1=1 # => select * from user where name="" or 1=1 #" and password="%s"
索引
# 索引就是 键 - key """ 1)键 是添加给数据库表的 字段 的 2)给表创建 键 后,该表不仅会形参 表结构、表数据,还有 键的B+结构图 3)键的结构图是需要维护的,在数据完成增、删、改操作时,只要影响到有键的字段,结构图都要维护一次 所以创建键后一定会降低 增、删、改 的效率 4)键可以极大的加快查询速度(开发需求中,几乎业务都和查有关系) 5)建立键的方式:主键、外键、唯一键、index """ import pymysql from pymysql.cursors import DictCursor conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', db='oldboy') cursor = conn.cursor(DictCursor) # 创建两张表 # sql1 = """create table a1( # id int primary key auto_increment, # x int, # y int # )""" # cursor.execute(sql1) # sql2 = """create table a2( # id int primary key auto_increment, # x int, # y int, # index(x) # )""" # cursor.execute(sql2) # 每个表插入5000条数据 # import random # for i in range(1, 5001): # x = i # y = random.randint(1, 5000) # cursor.execute('insert into a1(x, y) values(%s, %s)', (x, y)) # cursor.execute('insert into a2(x, y) values(%s, %s)', (x, y)) # # conn.commit() import time # a1的x、a1的id、a2的x b_time = time.time() sql = 'select * from a1 where id=4975' cursor.execute(sql) e_time = time.time() print(e_time - b_time) b_time = time.time() sql = 'select * from a1 where x=4975' cursor.execute(sql) e_time = time.time() print(e_time - b_time) b_time = time.time() sql = 'select * from a2 where x=4975' cursor.execute(sql) e_time = time.time() print(e_time - b_time)
来源:https://www.cnblogs.com/kangwy/p/11596490.html