數據庫

數據庫操做

登陸數據庫

mysql -uroot -p123

顯示數據庫

show databases;

默認數據庫：
　　mysql - 用戶權限相關數據
　　test - 用於用戶測試數據
　　information_schema - MySQL自己架構相關數據

使用數據庫，顯示該數據庫的table

use db;
show tables;

數據表基本操做

創建表

create table 表名(
    列名  類型  是否能夠爲空，
    列名  類型  是否能夠爲空
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

刪表

drop table 表名

清空表

delete from 表名
truncate table 表名

修改表

添加列：alter table 表名 add 列名 類型
刪除列：alter table 表名 drop column 列名
修改列：
        alter table 表名 modify column 列名 類型;  -- 類型
        alter table 表名 change 原列名 新列名 類型; -- 列名，類型
  
添加主鍵：
        alter table 表名 add primary key(列名);
刪除主鍵：
        alter table 表名 drop primary key;
        alter table 表名  modify  列名 int, drop primary key;
  
添加外鍵：alter table 從表 add constraint 外鍵名稱（形如：FK_從表_主表） foreign key 從表(外鍵字段) references 主表(主鍵字段);
刪除外鍵：alter table 表名 drop foreign key 外鍵名稱
  
修改默認值：ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i SET DEFAULT 1000;
刪除默認值：ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i DROP DEFAULT;

表內容操做

一、增

insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...)
insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...),(值,值,值...)
insert into 表 (列名,列名...) select (列名,列名...) from 表

二、刪

delete from 表
delete from 表 where id＝1 and name＝'alex'

三、改

update 表 set name ＝ 'alex' where id>1

四、查

select * from 表
select * from 表 where id > 1
select nid,name,gender as gg from 表 where id > 1

五、其餘

a、條件
    select * from 表 where id > 1 and name != 'alex' and num = 12;
 
    select * from 表 where id between 5 and 16;
 
    select * from 表 where id in (11,22,33)
    select * from 表 where id not in (11,22,33)
    select * from 表 where id in (select nid from 表)
 
b、通配符
    select * from 表 where name like 'ale%'  - ale開頭的全部（多個字符串）
    select * from 表 where name like 'ale_'  - ale開頭的全部（一個字符）
 
c、限制
    select * from 表 limit 5;            - 前5行
    select * from 表 limit 4,5;          - 從第4行開始的5行
    select * from 表 limit 5 offset 4    - 從第4行開始的5行
 
d、排序
    select * from 表 order by 列 asc              - 根據 「列」 從小到大排列
    select * from 表 order by 列 desc             - 根據 「列」 從大到小排列
    select * from 表 order by 列1 desc,列2 asc    - 根據 「列1」 從大到小排列，若是相同則按列2從小到大排序
 
e、分組
    select num from 表 group by num
    select num,nid from 表 group by num,nid
    select num,nid from 表  where nid > 10 group by num,nid order nid desc
    select num,nid,count(*),sum(score),max(score),min(score) from 表 group by num,nid
 
    select num from 表 group by num having max(id) > 10
 
    特別的：group by 必須在where以後，order by以前
 
f、連表
    無對應關係則不顯示
    select A.num, A.name, B.name
    from A,B
    Where A.nid = B.nid
 
    無對應關係則不顯示
    select A.num, A.name, B.name
    from A inner join B
    on A.nid = B.nid
 
    A表全部顯示，若是B中無對應關係，則值爲null
    select A.num, A.name, B.name
    from A left join B
    on A.nid = B.nid
 
    B表全部顯示，若是B中無對應關係，則值爲null
    select A.num, A.name, B.name
    from A right join B
    on A.nid = B.nid
 
g、組合
    組合，自動處理重合
    select nickname
    from A
    union
    select name
    from B
 
    組合，不處理重合
    select nickname
    from A
    union all
    select name
    from B

 

SqlAlchemy ORM　

SQLAlchemy是Python編程語言下的一款ORM框架，該框架創建在數據庫API之上，使用關係對象映射進行數據庫操做，簡言之即是：將對象轉換成SQL，而後使用數據API執行SQL並獲取執行結果。

一個簡單的完整例子

 1 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 2 from sqlalchemy import Column, Integer, String
 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 4 from sqlalchemy import create_engine
 5   
 6 engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11?charset=utf8")
 7   
 8 Base = declarative_base()
 9   
10   
11 class User(Base):
12     __tablename__ = 'users'
13     id = Column(Integer, primary_key=True)
14     name = Column(String(50))
15   
16 # 尋找Base的全部子類，按照子類的結構在數據庫中生成對應的數據表信息
17 # Base.metadata.create_all(engine)
18   
19 Session = sessionmaker(bind=engine)
20 session = Session()
21   
22   
23 # ########## 增 ##########
24 # u = User(id=2, name='sb')
25 # session.add(u)
26 # session.add_all([
27 #     User(id=3, name='sb'),
28 #     User(id=4, name='sb')
29 # ])
30 # session.commit()
31   
32 # ########## 刪除 ##########
33 # session.query(User).filter(User.id > 2).delete()
34 # session.commit()
35   
36 # ########## 修改 ##########
37 # session.query(User).filter(User.id > 2).update({'cluster_id' : 0})
38 # session.commit()
39 # ########## 查 ##########
40 # ret = session.query(User).filter_by(name='sb').first()
41   
42 # ret = session.query(User).filter_by(name='sb').all()
43 # print ret
44   
45 # ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['sb','bb'])).all()
46 # print ret
47   
48 # ret = session.query(User.name.label('name_label')).all()
49 # print ret,type(ret)
50   
51 # ret = session.query(User).order_by(User.id).all()
52 # print ret
53   
54 # ret = session.query(User).order_by(User.id)[1:3]
55 # print ret
56 # session.commit()

filter()和filter_by()的區別

filter不支持組合查詢，只能連續調用filter來變相實現。
而filter_by的參數是**kwargs，直接支持組合查詢。
好比：

q = sess.query(IS).filter(IS.node == node and IS.password == password).all()

對應的sql是

SELECT tb_is.id AS tb_is_id, tb_is.node AS tb_is_node, tb_is.password AS tb_is_password, tb_is.email AS tb_is_email, tb_is.`admin` AS tb_is_admin, tb_is.contact AS tb_is_contact, tb_is.is_available AS tb_is_is_available, tb_is.is_url AS tb_is_is_url, tb_is.note AS tb_is_note 
FROM tb_is 
WHERE tb_is.node = %(node_1)s

and後面的條件既不報錯，又不生效。

要實現組合查詢，要麼連續調用filter：

q = sess.query(IS).filter(IS.node == node).filter(IS.password == password).all()

或者直接用filter_by：

q = sess.query(IS).filter_by(node=node, password=password).all()

二者都對應sql：

SELECT tb_is.id AS tb_is_id, tb_is.node AS tb_is_node, tb_is.password AS tb_is_password, tb_is.email AS tb_is_email, tb_is.`admin` AS tb_is_admin, tb_is.contact AS tb_is_contact, tb_is.is_available AS tb_is_is_available, tb_is.is_url AS tb_is_is_url, tb_is.note AS tb_is_note 
FROM tb_is 
WHERE tb_is.password = %(password_1)s AND tb_is.node = %(node_1)s

外鍵關聯

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:alex3714@localhost/testdb",
                                    encoding='utf-8', echo=True)
 
 
Base = declarative_base() #生成orm基類
 
class User(Base):
    __tablename__ = 'user' #表名
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    password = Column(String(64))

class Address(Base):
    __tablename__ = 'addresses'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    email_address = Column(String(32), nullable=False)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
 
    user = relationship("User", backref="addresses") #這個nb，容許你在user表裏經過backref字段反向查出全部它在addresses表裏的關聯項
 
    def __repr__(self):
        return "<Address(email_address='%s')>" % self.email_address
 
Base.metadata.create_all(engine) #建立表結構

表建立好後，咱們能夠這樣反查試試

 

1 obj = Session.query(User).first()
2 for i in obj.addresses: #經過user對象反查關聯的addresses記錄
3     print(i)
4  
5 addr_obj = Session.query(Address).first()
6 print(addr_obj.user.name)  #在addr_obj裏直接查關聯的user表

多外鍵關聯

 1 from sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column
 2 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 3 from sqlalchemy.orm import relationship
 4  
 5 Base = declarative_base()
 6  
 7 class Customer(Base):
 8     __tablename__ = 'customer'
 9     id = Column(Integer, primary_key=True)
10     name = Column(String)
11  
12     billing_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
13     shipping_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
14  
15     billing_address = relationship("Address", foreign_keys=[billing_address_id])
16     shipping_address = relationship("Address", foreign_keys=[shipping_address_id])
17  
18 class Address(Base):
19     __tablename__ = 'address'
20     id = Column(Integer, primary_key=True)
21     street = Column(String)
22     city = Column(String)
23     state = Column(String)

多對多關係

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5978329.html