联合分组、子查询、视图、事务、python操作mysql、索引，python与mysql, 目录

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联合分组、子查询、视图、事务、python操作mysql、索引 一、联合分组 二、子查询 三、all 与any：区间修饰条件 四、视图：view 视图的增删改 五、事务 5.1、事务的概念 5.2、事务的四大特性 六、pymysql 模块：python操作mysql 6.1 安装pymysql 模块 6.2 python用pymysql 操作mysql步骤 6.3 游标操作 6.4 pymysql事务 6.5 sql注入 七、索引

联合分组、子查询、视图、事务、python操作mysql、索引

一、联合分组

# 数据来源：在之前的单表emp下# 联合分组：按多个字段综合结果进行分组# 按area与port组合后的结果进行分组，只有分组后的结果还一致，才认为是一组

二、子查询

"""子查询语法：    增：insert into 表名 select子查询    删：delete from 表名 条件是select子查询结果    查：select 字段 from 表名 条件是select子查询    改：update 表名 set 字段 条件是select子查询"""

# 数据来源： 在单表emp下# 子查询：将一条sql查询的结果作为另一条sql查询的条件# 思考：查询每个部门最高薪资的那个人所有信息# 子查询的sqlmysql> select dep,max(salary) from emp group by dep;# 子查询的父查询mysql> 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mysql> create table t1(dep_name varchar(64),max_salary decimai(5,2));  #  创建一个存子查询的数据结果的一张表# 子查询--增加数据mysql> insert into t1 select dep,max(salary) from emp group by dep;# 需求mysql> select name,dep_name,salary from emp join t1 on emp.dep=t1.dep_name and emp.salary=t1.max_salary;# 子查询--修改数据（update更新的表不能与子查询select的表同表）mysql> update t1 set max_salary=max_salary+1;  # 每个部门最大薪资+1mysql> insert into t1 values('打杂部',100);   # 给t1增加一个新部门mysql> update t1 set max_salary=max_salary+1 where dep_name in (select distinct dep from emp); update t1 set max_salary=max_salary+1 where dep_name in (select distinct dep_name from t1);  # 错误：update更新的表 与 子查询select的表 相同# 子查询--删除数据mysql> delete from t1 where dep_name in (select distinct dep from emp);  mysql> delete from t1 where dep_name in (select distinct dep_name from t1);  # 错误: delete删除的表 与 子查询select的表 相同

三、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3where id not in (1,2,3) >>>> id不是1,2,3where salary < all(3,6,9) >>>> salary必须小于all后所有情况（也就是薪资必须小于最小的3）where salary > all(3,6,9) >>>> salary必须大于all后所有情况（也就是薪资必须大于最大的9）where salary < any(3,6,9) >>>> salary只要小于一种情况（也就是小于最大的9就行）where salary > any(3,6,9) >>>> salary只要大于一种情况（也就是大于最小的3就行）"""eg:mysql> select * from emp where salary < all(select salary from emp where id>11);  # 薪资小于id=11的人的薪资的所有人的信息

四、视图：view

1、视图是存在内存中的临时表
2、视图的创建依赖select语句，所以就是select语句操作的结果形成的表
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

# 数据还是依赖之前的单表emp# 语法# 创建视图mysql> create view 视图名[(别名们)] as select 语句;   # 视图的字段个数和约束条件与select查询的结果一样eg:mysql> create view v1 as select dep,max(salary) from emp group by dep;# 创建或替换视图mysql> create or replace  view 视图名[(别名们)] as select 语句;  # 没有就创建，有就修改mysql> alter view 视图名[(别名们)] as select 语句;  # 视图存在才能修改eg:mysql> create or replace view v1(dep_name.max_salary) as select dep,max(salary) from emp group by dep;mysql> alter view v1(dep_name.max_salary) as select dep,max(salary) from emp group by dep;# 删除视图mysql> drop view 视图名eg:mysql> drop view v1;# 视图可以作为正常表完成连表查询mysql> 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"""eg:# 创建视图v2create or replace view v2 as select id,name,age,salary from emp;# 改update v2 set salary=salary+1 where id=1;# 删delete from v2 where id=1;# 增create or replace view v3 as select * from emp;insert into v3 values(1,'dqg','男',66,1.11,'上海','疙瘩','教职部');# 总结：操作视图，会影响真实表，反之也会影响

五、事务

5.1、事务的概念

事务：通常一些业务需要多条sql参与，参与的sql会形成一个执行整体，该整体我们称之为事务
简而言之：事务>>>>就是包含多条执行的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

5.2、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：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：一个事务一旦被提交，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,'Zyl',10),(2,'Ypp',6);# 假设出现以下执行情况# 没有事务支持情况下，Ypp的钱就丢了update bank set money=money-1 where name='Ypp';update bank set money=money+1 where name='Wwb';  # 没有Wwb这个人# 将两条sql看做事务处理# 开启事务begin;update bank set money=money-1 where name='Ypp';update bank set money=money+1 where name='Wwb'; # 确认无误，提交事务commit;# 确认有误，回滚rollback;

六、pymysql 模块：python操作mysql

6.1 安装pymysql 模块

> pip3 install pymysql

6.2 python用pymysql 操作mysql步骤

注意：pymysql不能提供创建数据库的服务，数据库要提前创建

pymysql连接数据库的必要参数：主机、端口、用户名、密码、数据库

步骤：

? 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 cursor

? 3、编写sql语句交给cursor 执行

? 4、如果是查询数据，通过cursor对象获取结果

? 5、操作完毕，关闭端口操作与连接

1、建立数据库连接对象 conn

import pymysqlconn = pymysql.connect(user='root',passwd='root',database='oldboy')# conn = pymysql.connect(user='root', passwd='root', database='oldboy', autocommit=True)  # # 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() 动作提交事务

2、通过conn创建操作sql的游标对象 cursor

注意：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)  # 设置字典类型游标

3、编写sql语句交给cursor 执行

cursor.execute(sql)  # 一次执行一条sql语句cursor.executemany(sql)  # 一次执行多条sql语句

创建表

sql1 = 'create table t1(id int,x int,y int)'cursor.execute(sql1)   # 执行sql1语句

增

sql2 = 'insert into t1 values(%s,%s,%s)'  # 增加数据的sql语句cursor.execute(sql2,(1,10,100))  # 一次增加一条数据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()   # 提交事务cursor.executemany(sql2,[(3,30,300),(4,40,400)])  # 一次增加多条数据conn.commit()

删

sql3 = 'delete from t1 where id=%s'  # 删除数据的sql语句cursor.execute(sql3,4)  # 删除id=4的那条数据conn.commit()

改

sql4 = 'update t1 set y=666 where id=2'  # 修改数据的sql语句，把id=2的那条数据的y改为666cursor.execute(sql4)conn.commit()

查

sql5 = 'select * from t1'  # 查询数据的sql语句row = cursor.execute(sql5)  # 执行sql语句有返回值，返回值是受影响的行数print(row)

4、如果是查询数据，通过cursor对象获取结果

使用执行的结果:

1、fetchone() 当前游标偏移一条记录取出 2、fetchmany(n) 当前游标偏移n条记录取出3、fetchall() 当前游标往后所有的记录取出，括号里如果有数值参数n，就是游标偏移n条记录往后的所有记录4、scroll(num, mode="relative|absolute")        relative: 游标从当前位置往后移动num行        absolute: 游标从头往后移动num行, 一般可以结合line来使用能定位到任意位置

查询数据

r1 = cursor.fetchone()  # 游标初始位置在头部，取出第一条记录print(r1) r2 = cursor.fetchone()  # 取出第二条记录print(r2)r3 = cursor.fetchmany(1) # 取出第四条记录print(r3)r4 = cursor.fetchall()  # 取出剩余所有记录print(r4)

5、操作完毕，关闭端口操作与连接

cursor.close()conn.close()

6.3 游标操作

import pymysqlfrom pymysql.cursors import DictCursor# 1）建立数据库连接对象 connconn = 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()

6.4 pymysql事务

import pymysqlfrom pymysql.cursors import DictCursorconn = 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()  # 确认无误，提交事务    else:        conn.rollback()  # 确认事务有误，回滚

6.5 sql注入

什么是sql注入:

通过书写sql包含(注释相关的)特殊字符, 让原有的sql执行顺序发生改变, 从而改变执行得到的sql

目的: 绕过原有的sql安全认证, 达到对数据库攻击的目的

import pymysqlfrom pymysql.cursors import DictCursorconn = 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"""没有处理sql注入的写法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'  # 处理sql注入的写法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"

七、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 pymysqlfrom pymysql.cursors import DictCursorconn = 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 randomfor 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# 查询a1的id、a1的x、a2的xb_time = time.time()sql = 'select * from a1 where id=4975'  # a1的id有索引cursor.execute(sql)e_time = time.time()print(e_time - b_time)b_time = time.time()sql = 'select * from a1 where x=4975'  # a1的x没有索引cursor.execute(sql)e_time = time.time()print(e_time - b_time)b_time = time.time()sql = 'select * from a2 where x=4975'  # a2的x有索引cursor.execute(sql)e_time = time.time()print(e_time - b_time)# 上面的三个查询结果，a1的id和a2的x是会出现直接查到的情况，不需要时间，而a1的x没有索引，始终是有查询时间的

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