Python 12 - Mysql & ORM

時間 2019-11-17

標籤 python mysql orm 欄目 Python 简体版

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本節內容html

1.數據庫介紹python

2.mysql數據庫安裝使用mysql

3.mysql數據庫基礎linux

4.mysql命令sql

5.事務數據庫

6.索引express

7.Python操做mysql編程

8.ORM sqlalchemy瞭解服務器

數據庫介紹session

什麼是數據庫？

（介於本人仍是屬於熟悉數據庫的，這一塊就基本複製粘貼了）

數據庫（Database）是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，每一個數據庫都有一個或多個不一樣的API用於建立，訪問，管理，搜索和複製所保存的數據。咱們也能夠將數據存儲在文件中，可是在文件中讀寫數據速度相對較慢。因此，如今咱們使用關係型數據庫管理系統（RDBMS）來存儲和管理的大數據量。所謂的關係型數據庫，是創建在關係模型基礎上的數據庫，藉助於集合代數等數學概念和方法來處理數據庫中的數據。 RDBMS即關係數據庫管理系統(Relational Database Management System)的特色： 1.數據以表格的形式出現 2.每行爲各類記錄名稱 3.每列爲記錄名稱所對應的數據域 4.許多的行和列組成一張表單 5.若干的表單組成database

下圖就是一個數據庫

RDBMS 術語

在咱們開始學習MySQL 數據庫前，讓咱們先了解下RDBMS的一些術語：

數據庫: 數據庫是一些關聯表的集合。.
數據表: 表是數據的矩陣。在一個數據庫中的表看起來像一個簡單的電子表格。
列: 一列(數據元素) 包含了相同的數據, 例如郵政編碼的數據。
行：一行（=元組，或記錄）是一組相關的數據，例如一條用戶訂閱的數據。
冗餘：存儲兩倍數據，冗餘可使系統速度更快。(表的規範化程度越高，表與表之間的關係就越多；查詢時可能常常須要在多個表之間進行鏈接查詢；而進行鏈接操做會下降查詢速度。例如，學生的信息存儲在student表中，院系信息存儲在department表中。經過student表中的dept_id字段與department表創建關聯關係。若是要查詢一個學生所在系的名稱，必須從student表中查找學生所在院系的編號（dept_id），而後根據這個編號去department查找系的名稱。若是常常須要進行這個操做時，鏈接查詢會浪費不少的時間。所以能夠在student表中增長一個冗餘字段dept_name，該字段用來存儲學生所在院系的名稱。這樣就不用每次都進行鏈接操做了。)
主鍵：主鍵是惟一的。一個數據表中只能包含一個主鍵。你可使用主鍵來查詢數據。
外鍵：外鍵用於關聯兩個表。
複合鍵：複合鍵（組合鍵）將多個列做爲一個索引鍵，通常用於複合索引。
索引：使用索引可快速訪問數據庫表中的特定信息。索引是對數據庫表中一列或多列的值進行排序的一種結構。相似於書籍的目錄。
參照完整性: 參照的完整性要求關係中不容許引用不存在的實體。與實體完整性是關係模型必須知足的完整性約束條件，目的是保證數據的一致性。

Mysql數據庫

Mysql是最流行的關係型數據庫管理系統，在WEB應用方面MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System：關係數據庫管理系統)應用軟件之一。由瑞典MySQL AB公司開發，目前屬於Oracle公司。MySQL是一種關聯數據庫管理系統，關聯數據庫將數據保存在不一樣的表中，而不是將全部數據放在一個大倉庫內，這樣就增長了速度並提升了靈活性。

Mysql是開源的，因此你不須要支付額外的費用。
Mysql支持大型的數據庫。能夠處理擁有上千萬條記錄的大型數據庫。
MySQL使用標準的SQL數據語言形式。
Mysql能夠容許於多個系統上，而且支持多種語言。這些編程語言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。
Mysql對PHP有很好的支持，PHP是目前最流行的Web開發語言。
MySQL支持大型數據庫，支持5000萬條記錄的數據倉庫，32位系統表文件最大可支持4GB，64位系統支持最大的表文件爲8TB。
Mysql是能夠定製的，採用了GPL協議，你能夠修改源碼來開發本身的Mysql系統。

Mysql數據庫的安裝使用

Linux/UNIX上安裝Mysql（本人不是很不擅長linux，這部分也是複製粘貼，之後會惡補個linux blog）

Linux平臺上推薦使用RPM包來安裝Mysql,MySQL AB提供瞭如下RPM包的下載地址：

MySQL - MySQL服務器。你須要該選項，除非你只想鏈接運行在另外一臺機器上的MySQL服務器。
MySQL-client - MySQL 客戶端程序，用於鏈接並操做Mysql服務器。
MySQL-devel - 庫和包含文件，若是你想要編譯其它MySQL客戶端，例如Perl模塊，則須要安裝該RPM包。
MySQL-shared - 該軟件包包含某些語言和應用程序須要動態裝載的共享庫(libmysqlclient.so*)，使用MySQL。
MySQL-bench - MySQL數據庫服務器的基準和性能測試工具。

如下安裝Mysql RMP的實例是在SuSE Linux系統上進行，固然該安裝步驟也適合應用於其餘支持RPM的Linux系統，如:Centos。

安裝步驟以下：

使用root用戶登錄你的Linux系統。

下載Mysql RPM包，下載地址爲：MySQL 下載。

經過如下命令執行Mysql安裝，rpm包爲你下載的rpm包：

1 [root@host]# rpm -i MySQL-5.0.9-0.i386.rpm

以上安裝mysql服務器的過程會建立mysql用戶，並建立一個mysql配置文件my.cnf。

你能夠在/usr/bin和/usr/sbin中找到全部與MySQL相關的二進制文件。全部數據表和數據庫將在/var/lib/mysql目錄中建立。

如下是一些mysql可選包的安裝過程，你能夠根據本身的須要來安裝：

1 [root@host]# rpm -i MySQL-client-5.0.9-0.i386.rpm
2 [root@host]# rpm -i MySQL-devel-5.0.9-0.i386.rpm
3 [root@host]# rpm -i MySQL-shared-5.0.9-0.i386.rpm
4 [root@host]# rpm -i MySQL-bench-5.0.9-0.i386.rpm

Window上安裝Mysql

Window上安裝Mysql相對來講會較爲簡單，你只須要載 MySQL 下載中下載window版本的mysql安裝包，並解壓安裝包。

雙擊 setup.exe 文件，接下來你只須要安裝默認的配置點擊"next"便可，默認狀況下安裝信息會在C:\mysql目錄中。

接下來你能夠經過"開始" =》在搜索框中輸入 " cmd" 命令 =》在命令提示符上切換到 C:\mysql\bin 目錄，並輸入一下命令：

1 mysqld.exe --console

若是安裝成功以上命令將輸出一些mysql啓動及InnoDB信息。

驗證Mysql安裝

在成功安裝Mysql後，一些基礎表會表初始化，在服務器啓動後，你能夠經過簡單的測試來驗證Mysql是否工做正常。

使用 mysqladmin 工具來獲取服務器狀態：

使用 mysqladmin 命令倆檢查服務器的版本,在linux上該二進制文件位於 /usr/bin on linux ，在window上該二進制文件位於C:\mysql\bin 。

1 [root@host]# mysqladmin --version

linux上該命令將輸出如下結果，該結果基於你的系統信息：

1 mysqladmin  Ver 8.23 Distrib 5.0.9-0, for redhat-linux-gnu on i386

若是以上命令執行後未輸入任何信息，說明你的Mysql未安裝成功。

使用 MySQL Client(Mysql客戶端) 執行簡單的SQL命令

你能夠在 MySQL Client(Mysql客戶端) 使用 mysql 命令鏈接到Mysql服務器上，默認狀況下Mysql服務器的密碼爲空，因此本實例不須要輸入密碼。

命令以下：

1 [root@host]# mysql

以上命令執行後會輸出 mysql>提示符，這說明你已經成功鏈接到Mysql服務器上，你能夠在 mysql> 提示符執行SQL命令：

 1 mysql> SHOW DATABASES;
 2 
 3 +----------+
 4 
 5 | Database |
 6 
 7 +----------+
 8 
 9 | mysql    |
10 
11 | test     |
12 
13 +----------+
14 
15 2 rows in set (0.13 sec)

View Code

Mysql安裝後須要作的

Mysql安裝成功後，默認的root用戶密碼爲空，你可使用如下命令來建立root用戶的密碼：

1 [root@host]# mysqladmin -u root password "new_password";

如今你能夠經過如下命令來鏈接到Mysql服務器：

1 [root@host]# mysql -u root -p
2 Enter password:*******

注意：在輸入密碼時，密碼是不會顯示了，你正確輸入便可。

Linux系統啓動時啓動 MySQL

若是你須要在Linux系統啓動時啓動 MySQL 服務器，你須要在 /etc/rc.local 文件中添加如下命令：

1 /etc/init.d/mysqld start

一樣，你須要將 mysqld 二進制文件添加到 /etc/init.d/ 目錄中。

mysql管理

啓動及關閉 MySQL 服務器

首先，咱們須要經過如下命令來檢查MySQL服務器是否啓動：

1 ps -ef | grep mysqld

若是MySql已經啓動，以上命令將輸出mysql進程列表，若是mysql未啓動，你可使用如下命令來啓動mysql服務器:

1 root@host# cd /usr/bin
2 ./mysqld_safe &

若是你想關閉目前運行的 MySQL 服務器, 你能夠執行如下命令:

1 root@host# cd /usr/bin
2 ./mysqladmin -u root -p shutdown
3 Enter password: ******

MySQL 用戶設置

若是你須要添加 MySQL 用戶，你只須要在 mysql 數據庫中的 user 表添加新用戶便可。

如下爲添加用戶的的實例，用戶名爲guest，密碼爲guest123，並受權用戶可進行 SELECT, INSERT 和 UPDATE操做權限：

 1 root@host# mysql -u root -p
 2 Enter password:*******
 3 mysql> use mysql;
 4 Database changed
 5 mysql> INSERT INTO user
 6           (host, user, password, 
 7            select_priv, insert_priv, update_priv) 
 8            VALUES ('localhost', 'guest', 
 9            PASSWORD('guest123'), 'Y', 'Y', 'Y');
10 Query OK, 1 row affected (0.20 sec)
11  
12 mysql> FLUSH PRIVILEGES;
13 Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
14  
15 mysql> SELECT host, user, password FROM user WHERE user = 'guest';
16 +-----------+---------+------------------+
17 | host      | user    | password         |
18 +-----------+---------+------------------+
19 | localhost | guest | 6f8c114b58f2ce9e |
20 +-----------+---------+------------------+
21 1 row in set (0.00 sec)

View Code

在添加用戶時，請注意使用MySQL提供的 PASSWORD() 函數來對密碼進行加密。你能夠在以上實例看到用戶密碼加密後爲： 6f8c114b58f2ce9e.

注意：在 MySQL5.7 中 user 表的 password 已換成了authentication_string。

注意：在注意須要執行 FLUSH PRIVILEGES 語句。這個命令執行後會從新載入受權表。

若是你不使用該命令，你就沒法使用新建立的用戶來鏈接mysql服務器，除非你重啓mysql服務器。

你能夠在建立用戶時，爲用戶指定權限，在對應的權限列中，在插入語句中設置爲 'Y' 便可，用戶權限列表以下：

Select_priv，Insert_priv，Update_priv，Delete_priv，Create_priv，Drop_priv，Reload_priv，Shutdown_priv，Process_priv，File_priv，Grant_priv，References_priv，Index_priv，Alter_priv

另一種添加用戶的方法爲經過SQL的 GRANT 命令，你下命令會給指定數據庫TUTORIALS添加用戶 zara ，密碼爲 zara123 。

1 root@host# mysql -u root -p password;
2 Enter password:*******
3 mysql> use mysql;
4 Database changed
5 
6 mysql> GRANT SELECT,INSERT,UPDATE,DELETE,CREATE,DROP
7     -> ON TUTORIALS.*
8     -> TO 'zara'@'localhost'
9     -> IDENTIFIED BY 'zara123';

View Code

/etc/my.cnf 文件配置

通常狀況下，你不須要修改該配置文件，該文件默認配置以下：

 1 [mysqld]
 2 datadir=/var/lib/mysql
 3 socket=/var/lib/mysql/mysql.sock
 4 
 5 [mysql.server]
 6 user=mysql
 7 basedir=/var/lib
 8 
 9 [safe_mysqld]
10 err-log=/var/log/mysqld.log
11 pid-file=/var/run/mysqld/mysqld.pid

管理MySQL的命令

如下列出了使用Mysql數據庫過程當中經常使用的命令：

USE 數據庫名 :選擇要操做的Mysql數據庫，使用該命令後全部Mysql命令都只針對該數據庫。
SHOW DATABASES: 列出 MySQL 數據庫管理系統的數據庫列表。
SHOW TABLES: #顯示指定數據庫的全部表，使用該命令前須要使用 use命令來選擇要操做的數據庫。
SHOW COLUMNS FROM 數據表: #顯示數據表的屬性，屬性類型，主鍵信息，是否爲 NULL，默認值等其餘信息。
create database testdb charset "utf8"; #建立一個叫testdb的數據庫，且讓其支持中文
drop database testdb; #刪除數據庫
SHOW INDEX FROM 數據表:顯示數據表的詳細索引信息，包括PRIMARY KEY（主鍵）。

Mysql 數據類型

MySQL中定義數據字段的類型對你數據庫的優化是很是重要的。

MySQL支持多種類型，大體能夠分爲三類：數值、日期/時間和字符串(字符)類型。

數值類型

MySQL支持全部標準SQL數值數據類型。

這些類型包括嚴格數值數據類型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似數值數據類型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。

關鍵字INT是INTEGER的同義詞，關鍵字DEC是DECIMAL的同義詞。

BIT數據類型保存位字段值，而且支持MyISAM、MEMORY、InnoDB和BDB表。

做爲SQL標準的擴展，MySQL也支持整數類型TINYINT、MEDIUMINT和BIGINT。下面的表顯示了須要的每一個整數類型的存儲和範圍。

類型	大小	範圍（有符號）	範圍（無符號）	用途
TINYINT	1 字節	(-128，127)	(0，255)	小整數值
SMALLINT	2 字節	(-32 768，32 767)	(0，65 535)	大整數值
MEDIUMINT	3 字節	(-8 388 608，8 388 607)	(0，16 777 215)	大整數值
INT或INTEGER	4 字節	(-2 147 483 648，2 147 483 647)	(0，4 294 967 295)	大整數值
BIGINT	8 字節	(-9 233 372 036 854 775 808，9 223 372 036 854 775 807)	(0，18 446 744 073 709 551 615)	極大整數值
FLOAT	4 字節	(-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)	單精度浮點數值
DOUBLE	8 字節	(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)	雙精度浮點數值
DECIMAL	對DECIMAL(M,D) ，若是M>D，爲M+2不然爲D+2	依賴於M和D的值	依賴於M和D的值	小數值

日期和時間類型

表示時間值的日期和時間類型爲DATETIME、DATE、TIMESTAMP、TIME和YEAR。

每一個時間類型有一個有效值範圍和一個"零"值，當指定不合法的MySQL不能表示的值時使用"零"值。

TIMESTAMP類型有專有的自動更新特性，將在後面描述。

類型	大小 (字節)	範圍	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	時間值或持續時間
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	混合日期和時間值
TIMESTAMP	4	1970-01-01 00:00:00/2037 年某時	YYYYMMDD HHMMSS	混合日期和時間值，時間戳

字符串類型

字符串類型指CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET。該節描述了這些類型如何工做以及如何在查詢中使用這些類型。

類型	大小	用途
CHAR	0-255字節	定長字符串
VARCHAR	0-65535 字節	變長字符串
TINYBLOB	0-255字節	不超過 255 個字符的二進制字符串
TINYTEXT	0-255字節	短文本字符串
BLOB	0-65 535字節	二進制形式的長文本數據
TEXT	0-65 535字節	長文本數據
MEDIUMBLOB	0-16 777 215字節	二進制形式的中等長度文本數據
MEDIUMTEXT	0-16 777 215字節	中等長度文本數據
LONGBLOB	0-4 294 967 295字節	二進制形式的極大文本數據
LONGTEXT	0-4 294 967 295字節	極大文本數據

CHAR和VARCHAR類型相似，但它們保存和檢索的方式不一樣。它們的最大長度和是否尾部空格被保留等方面也不一樣。在存儲或檢索過程當中不進行大小寫轉換。

BINARY和VARBINARY類相似於CHAR和VARCHAR，不一樣的是它們包含二進制字符串而不要非二進制字符串。也就是說，它們包含字節字符串而不是字符字符串。這說明它們沒有字符集，而且排序和比較基於列值字節的數值值。

BLOB是一個二進制大對象，能夠容納可變數量的數據。有4種BLOB類型：TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和LONGBLOB。它們只是可容納值的最大長度不一樣。

有4種TEXT類型：TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT。這些對應4種BLOB類型，有相同的最大長度和存儲需求。

mysql經常使用命令

MySQL 建立數據表

1 create table table_name(column name, column type)

建立一個student表：

增刪改查：

 1 增 語法：
 2 INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN ) VALUES ( value1, value2,...valueN );
 3 
 4 查 語法：
 5 SELECT column_name,column_name FROM table_name [WHERE Clause] [OFFSET M ][LIMIT N]
 6 
 7 改 語法：
 8 UPDATE table_name SET field1=new-value1, field2=new-value2 [WHERE Clause]
 9 
10 刪 語法：
11 DELETE FROM table_name [WHERE Clause] delete from student where stu_id=5;

排序 & 運算

1 SELECT field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2...
2 ORDER BY field1, [field2...] [ASC [DESC]]
3 使用 ASC 或 DESC 關鍵字來設置查詢結果是按升序或降序排列。 默認狀況下，它是按升序排列。

1 SELECT column_name, function(column_name)
2 FROM table_name
3 WHERE column_name operator value
4 GROUP BY column_name;

對於小編來講，基礎操做太過簡單並且跟主流的關係數據庫都差很少，就不一一講解，再實例了。

Mysql Alter命令

刪除，添加或修改表字段

1 alter table student drop register_date; #從student表刪除register_date   字段alter table student add phone int(11) not null; ＃添加phone字段

修改字段類型及名稱

1 mysql> ALTER TABLE testalter_tbl MODIFY c CHAR(10);

使用 CHANGE 子句, 語法有很大的不一樣。在 CHANGE 關鍵字以後，緊跟着的是你要修改的字段名，而後指定新字段名及類型。嘗試以下實例：

1 mysql> ALTER TABLE testalter_tbl CHANGE i j BIGINT;
2 
3 mysql> ALTER TABLE testalter_tbl CHANGE j j INT;

ALTER TABLE 對 Null 值和默認值的影響

當你修改字段時，你能夠指定是否包含只或者是否設置默認值。

1 mysql> ALTER TABLE testalter_tbl 
2     -> MODIFY j BIGINT NOT NULL DEFAULT 100;

修改表名

1 mysql> ALTER TABLE testalter_tbl RENAME TO alter_tbl;

事務

MySQL 事務主要用於處理操做量大，複雜度高的數據。好比說，在人員管理系統中，你刪除一我的員，你即須要刪除人員的基本資料，也要刪除和該人員相關的信息，如信箱，文章等等，這樣，這些數據庫操做語句就構成一個事務！

在MySQL中只有使用了Innodb數據庫引擎的數據庫或表才支持事務
事務處理能夠用來維護數據庫的完整性，保證成批的SQL語句要麼所有執行，要麼所有不執行
事務用來管理insert,update,delete語句

通常來講，事務是必須知足4個條件（ACID）： Atomicity（原子性）、Consistency（穩定性）、Isolation（隔離性）、Durability（可靠性）

一、事務的原子性：一組事務，要麼成功；要麼撤回。
二、穩定性 ：有非法數據（外鍵約束之類），事務撤回。
三、隔離性：事務獨立運行。一個事務處理後的結果，影響了其餘事務，那麼其餘事務會撤回。事務的100%隔離，須要犧牲速度。
四、可靠性：軟、硬件崩潰後，InnoDB數據表驅動會利用日誌文件重構修改。可靠性和高速度不可兼得， innodb_flush_log_at_trx_commit選項決定何時吧事務保存到日誌裏。

在Mysql控制檯使用事務來操做

1 mysql> begin； ＃開始一個事務
2 mysql> insert into a (a) values(555); 
3 mysql>rollback; 回滾 ， 這樣數據是不會寫入的

固然若是上面的數據沒問題，就輸入commit提交命令就行；

索引

MySQL索引的創建對於MySQL的高效運行是很重要的，索引能夠大大提升MySQL的檢索速度。

打個比方，若是合理的設計且使用索引的MySQL是一輛蘭博基尼的話，那麼沒有設計和使用索引的MySQL就是一我的力三輪車。

索引分單列索引和組合索引。單列索引，即一個索引只包含單個列，一個表能夠有多個單列索引，但這不是組合索引。組合索引，即一個索包含多個列。

建立索引時，你須要確保該索引是應用在 SQL 查詢語句的條件(通常做爲 WHERE 子句的條件)。

實際上，索引也是一張表，該表保存了主鍵與索引字段，並指向實體表的記錄。

上面都在說使用索引的好處，但過多的使用索引將會形成濫用。所以索引也會有它的缺點：雖然索引大大提升了查詢速度，同時卻會下降更新表的速度，如對錶進行INSERT、UPDATE和DELETE。由於更新表時，MySQL不只要保存數據，還要保存一下索引文件。創建索引會佔用磁盤空間的索引文件。

普通索引

建立索引

這是最基本的索引，它沒有任何限制。它有如下幾種建立方式：

1 CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));

建立表的時候直接指定

1 CREATE TABLE mytable(  
2   
3 ID INT NOT NULL,   
4 
5 username VARCHAR(16) NOT NULL,  
6 
7 INDEX [indexName] (username(length))  
8 );

刪除索引的語法

1 DROP INDEX [indexName] ON mytable;

惟一索引

它與前面的普通索引相似，不一樣的就是：索引列的值必須惟一，但容許有空值。若是是組合索引，則列值的組合必須惟一。它有如下幾種建立方式：

 1 建立索引
 2 CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length)) 
 3 修改表結構
 4 ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length)) 
 5 建立表的時候直接指定
 6 CREATE TABLE mytable(  
 7 ID INT NOT NULL,   
 8 username VARCHAR(16) NOT NULL,  
 9 UNIQUE [indexName] (username(length))  
10 );

使用ALTER 命令添加和刪除索引

1 有四種方式來添加數據表的索引：
2 ALTER TABLE tbl_name ADD PRIMARY KEY (column_list): 該語句添加一個主鍵，這意味着索引值必須是惟一的，且不能爲NULL。
3 ALTER TABLE tbl_name ADD UNIQUE index_name (column_list): 這條語句建立索引的值必須是惟一的（除了NULL外，NULL可能會出現屢次）。
4 ALTER TABLE tbl_name ADD INDEX index_name (column_list): 添加普通索引，索引值可出現屢次。
5 ALTER TABLE tbl_name ADD FULLTEXT index_name (column_list):該語句指定了索引爲 FULLTEXT ，用於全文索引。
6 如下實例爲在表中添加索引。
7 mysql> ALTER TABLE testalter_tbl ADD INDEX (c);
8 你還能夠在 ALTER 命令中使用 DROP 子句來刪除索引。嘗試如下實例刪除索引:
9 mysql> ALTER TABLE testalter_tbl DROP INDEX (c);

顯示索引信息

1 mysql> SHOW INDEX FROM table_name\G

ORM sqlalchemy 模塊

ORM介紹

orm英文全稱object relational mapping,就是對象映射關係程序，簡單來講咱們相似python這種面向對象的程序來講一切皆對象，可是咱們使用的數據庫卻都是關係型的，爲了保證一致的使用習慣，經過orm將編程語言的對象模型和數據庫的關係模型創建映射關係，這樣咱們在使用編程語言對數據庫進行操做的時候能夠直接使用編程語言的對象模型進行操做就能夠了，而不用直接使用sql語言。

orm的優勢：

1.隱藏數據訪問細節，「封閉」的通用數據庫交互，orm的核心，他使得通用的數據庫交互變得簡單易行，而且徹底不用考慮該死的SQL語句，快速開發由此而來。。

2.ORM使構造固化數據結構變得簡單易行。

缺點

1.無可避免的，自動化意味着映射和關聯管理，代價是犧牲性能（早期這是全部不喜歡ORM的人的共同點）。如今的各類ORM框架都在嘗試使用各類方式來減輕這塊LazyLoad，Cache，效果仍是很顯著的

在python中，最有名的ORM框架就是SQLAlchemy,用戶包括openstack/Dropbox等知名公司。

Dialect用於和數據API進行交流，根據配置文件的不一樣調用不一樣的數據庫API，從而實現對數據庫的操做，如：

1 MySQL-Python
2     mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
3 pymysql
4     mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]
5 MySQL-Connector
6     mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>
7 cx_Oracle
8     oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]
9 更多詳見：http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html

安裝sqlalchemy

1 pip install SQLAlchemy<br><br>pip install pymysql  #因爲mysqldb依然不支持py3，因此這裏咱們用pymysql與sqlalchemy交互

sqlalchemy基本使用

下面就開始讓你見識ORM的nb之處，以前咱們新建一張表是這樣的：

CREATE TABLE user (
    id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    name VARCHAR(32), 
    password VARCHAR(64), 
    PRIMARY KEY (id)
)

這只是最基礎，最簡單的建表，若是再加上外檢關聯什麼的，就比較難記住了，可是有了ORM
以後一切就輕鬆多了。

 1 from sqlalchemy import Column,Integer,String,create_engine
 2 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 3 
 4 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password.1@192.168.85.100/test",echo=True)
 5 Base = declarative_base()  # 生成ORM基類
 6 class User(Base):
 7     __tablename__ = "user"
 8     id = Column(Integer, primary_key=True)
 9     name = Column(String(50))
10     password = Column(String(50))
11 Base.metadata.create_all(engine)  # 很奇怪的是這裏是一個父類調用子類

這時候，看完代碼，你也許很困惑，並無減小代碼啊？？？
首先，除了上面的建立外，還有一種建立表的方式，不經常使用。

 1 from sqlalchemy import Table,MetaData,Column,Integer,String,ForeignKey, create_engine
 2 from sqlalchemy.orm import mapper
 3 
 4 metadata = MetaData()
 5 user = Table("user", metadata,
 6              Column("id",Integer,primary_key=True),
 7              Column("name", String(50)),
 8              Column("password", String(50)))
 9 class User(object):
10     def __init__(self, name, password):
11         self.name = name
12         self.password = password
13 
14 mapper(User, user)

事實上，咱們用第一種方式建立的就是基於第二種方式的再封裝。

這時候最基本的表已經穿件好了，那麼咱們來用orm建立一條數據試試好了。

 1 from sqlalchemy import Column,Integer,String,create_engine
 2 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 4 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password.1@192.168.85.100/test",echo=True)
 5 Base = declarative_base()  # 生成ORM基類
 6 class User(Base):
 7     __tablename__ = "user"
 8     id = Column(Integer, primary_key=True)
 9     name = Column(String(50))
10     password = Column(String(50))
11 Base.metadata.create_all(engine)  # 很奇怪的是這裏是一個父類調用子類
12 
13 Session_class = sessionmaker(bind=engine)
14 Session = Session_class()  # 生成session實例
15 
16 user_obj = User(name="alex", password= "password.1")
17 print(user_obj.name,user_obj.id)  #此時還沒建立對象呢，不信你打印一下id發現仍是None
18 Session.add_all(user_obj)
19 Session.commit()

View Code

查詢

 1 from sqlalchemy import Column,Integer,String,create_engine
 2 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker
 4 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password.1@192.168.85.100/test",echo=True)
 5 Base = declarative_base()  # 生成ORM基類
 6 class User(Base):
 7     __tablename__ = "user"
 8     id = Column(Integer, primary_key=True)
 9     name = Column(String(50))
10     password = Column(String(50))
11 Base.metadata.create_all(engine)  # 很奇怪的是這裏是一個父類調用子類
12 
13 Session_class = sessionmaker(bind=engine)
14 Session = Session_class()  # 生成session實例
15 #
16 # user_obj = User(name="dandy", password= "password.2")
17 # print(user_obj.name,user_obj.id)  #此時還沒建立對象呢，不信你打印一下id發現仍是None
18 # Session.add(user_obj)
19 my_user = Session.query(User).filter_by(name="dandy").first()
20 print(my_user)
21 Session.commit()

View Code

# 輸出結果： <__main__.User object at 0x0000020568565588>

怎麼會這樣？實際上是sqlalchemy幫你把返回的數據映射成一個對象，這樣你就能夠像調用對象屬性同樣調用了。

print(my_user.id,my_user.name,my_user.password)
輸出：
2 dandy password.1

不過剛纔上面顯示的內存對象地址你是沒辦法分清是什麼數據的，除非每次打印具體字段查看，怎麼把它變成可讀的呢。只須要在定義表的類裏面加上這樣的一段代碼

1     def __repr__(self):
2         return "<%s user name:%s ;password:%s>" % (self.id, self.name, self.password)
3 
4 
5 輸出：
6 <2 user name:dandy ;password:password.2>

View Code

修改

1 my_user = Session.query(User).filter_by(name="dandy").first()
2 print(my_user)
3 my_user.name = "dandy111"

回滾

1 my_user = Session.query(User).filter_by(name="dandy111").first()
2 print(my_user)
3 my_user.name = "dandy"
4 Session.rollback()
5 print(Session.query(User).filter_by(name="dandy111").first())

輸出結果：

<2 user name:dandy111 ;password:password.2>
<2 user name:dandy111 ;password:password.2>

獲取全部值：

1 my_user = Session.query(User).filter_by().all()
2 print(my_user)

輸出：

[<1 user name:alex ;password:password.1>, <2 user name:dandy ;password:password.2>]

多條件查詢

1 my_user = Session.query(User).filter(User.id<3).filter(User.name.like ("%dandy%")).all()
2 print(my_user)

輸出：

[<2 user name:dandy ;password:password.2>]

統計和分組

my_user = Session.query(User).filter(User.name.like ("%dandy%")).count()
print(my_user)
#輸出：2

1 my_user = Session.query(func.count(User.name),User.name).group_by(User.name).all()
2 print(my_user)

[(1, 'alex'), (2, 'dandy')]

經常使用查詢語法

Common Filter Operators

Here’s a rundown of some of the most common operators used in filter():

equals:
```
     query.filter(User.name == 'ed')
```
not equals:
```
     query.filter(User.name != 'ed')
```
LIKE:

query.filter(User.name.like('%ed%'))
IN:
NOT IN: query.filter(~User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))
IS NULL:
IS NOT NULL:
AND: 2.1. ObjectRelationalTutorial 17

query.filter(User.name.in_(['ed', 'wendy', 'jack']))

# works with query objects too:

query.filter(User.name.in_( session.query(User.name).filter(User.name.like('%ed%'))

))

query.filter(User.name == None)

# alternatively, if pep8/linters are a concern

query.filter(User.name.is_(None))

query.filter(User.name != None)

# alternatively, if pep8/linters are a concern

query.filter(User.name.isnot(None))

SQLAlchemy Documentation, Release 1.1.0b1

# use and_()

from sqlalchemy import and_ query.filter(and_(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones'))

# or send multiple expressions to .filter()

query.filter(User.name == 'ed', User.fullname == 'Ed Jones')

# or chain multiple filter()/filter_by() calls

query.filter(User.name == 'ed').filter(User.fullname == 'Ed Jones')

Note: Makesureyouuseand_()andnotthePythonandoperator! • OR:

Note: Makesureyouuseor_()andnotthePythonoroperator! • MATCH:

query.filter(User.name.match('wendy')) Note: match() uses a database-specific MATCH or CONTAINS f

多外鍵關聯

下面來建立多外鍵關聯.

 1 from sqlalchemy import Column,Integer,String,create_engine,ForeignKey
 2 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 3 from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
 4 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password.1@192.168.85.100/test")
 5 Base = declarative_base()  # 生成ORM基類
 6 class User(Base):
 7     __tablename__ = "users"
 8     id = Column(Integer,primary_key=True)
 9     name = Column(String(50))
10 
11     phone_id = Column(Integer, ForeignKey("detail.id"))
12     home_id = Column(Integer, ForeignKey("detail.id"))
13 
14     phone_number = relationship("Detail")
15     home_number = relationship("Detail")
16 
17 class Detail(Base):
18     __tablename__ = "detail"
19     id = Column(Integer, primary_key=True)
20     number = Column(Integer)
21 Base.metadata.create_all(engine)

這時候咱們插入數據：

from sqlalchemy import Column,Integer,String,create_engine,ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password.1@192.168.85.100/test")
Base = declarative_base()  # 生成ORM基類
class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(50))

    phone_number_id = Column(Integer, ForeignKey("detail.id"))
    home_number_id = Column(Integer, ForeignKey("detail.id"))

    phone_number = relationship("Details")
    home_number = relationship("Details")

class Details(Base):
    __tablename__ = "detail"
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    number = Column(Integer)
    spec = Column(String(50))

Base.metadata.create_all(engine)

你會看到
。

。

對，這樣的報錯：

sqlalchemy.exc.AmbiguousForeignKeysError: Could not determine join condition between parent/child tables on relationship User.phone_number - there are multiple foreign key paths linking the tables. Specify the 'foreign_keys' argument, providing a list of those columns which should be counted as containing a foreign key reference to the parent table.

錯誤的緣由就是

phone_number = relationship("Details)

home_number = relationship("Details)

改成

phone_number = relationship("Details", foreign_keys=[phone_number_id])

home_number = relationship("Details", foreign_keys=[home_number_id])

插入數據：

 1 #!/user/bin/env python
 2 # -*-coding: utf-8-*-
 3 from sqlalchemy import Column,Integer,String,create_engine,ForeignKey
 4 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 5 from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
 6 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password.1@192.168.85.100/test")
 7 Base = declarative_base()  # 生成ORM基類
 8 class User(Base):
 9     __tablename__ = "users"
10     id = Column(Integer,primary_key=True)
11     name = Column(String(50))
12 
13     phone_number_id = Column(Integer, ForeignKey("detail.id"))
14     home_number_id = Column(Integer, ForeignKey("detail.id"))
15 
16     phone_number = relationship("Details", foreign_keys=[phone_number_id])
17     home_number = relationship("Details", foreign_keys=[home_number_id])
18 
19 class Details(Base):
20     __tablename__ = "detail"
21     id = Column(Integer, primary_key=True)
22     number = Column(Integer)
23     spec = Column(String(50))
24 
25 Base.metadata.create_all(engine)
26 Session_class = sessionmaker(bind=engine)
27 Session = Session_class()
28 
29 detail_obj1 = Details(number=1234567892,spec="na")
30 detail_obj2 = Details(number=1234567888, spec="na")
31 
32 Session.add(detail_obj1)
33 Session.add(detail_obj2)
34 use_obj = User(name="dandy",phone_number=detail_obj1, home_number=detail_obj2)
35 
36 Session.add(use_obj)
37 
38 Session.commit()

View Code

查詢：

1 data = Session.query(User).filter(User.name=="dandy").first()
2 print(data.phone_number.number,data.home_number.number)

輸出：

1234567892 1234567888

多對多關係

玩個大的！！

一本書有好多個做者一塊兒出版，一個做者能夠出版好多書。其實就是稍微複雜點。沒什麼。

分析：爲了避免讓改動書名或者做者名影響到其餘的表，咱們的設計是三張表，一張書信息表，一張做者信息表，一張書與做者的關係表。

 1 from sqlalchemy import Table,Column,String,Integer,ForeignKey,create_engine
 2 from sqlalchemy.orm import relationship,sessionmaker
 3 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 4 
 5 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:password.1@192.168.85.100/test")
 6 Base = declarative_base()
 7 
 8 book_2_author = Table("book_2_author", Base.metadata,
 9                       Column("book_id", Integer, ForeignKey("books.id")),
10                       Column("author_id", Integer, ForeignKey("authors.id"))
11                       )
12 class Book(Base):
13     __tablename__ = "books"
14     id = Column(Integer, primary_key=True)
15     name = Column(String(50))
16     authors = relationship("Author", secondary=book_2_author, backref="books") # 返查出它全部在books表裏面的關聯項
17     def __repr__(self):
18         return self.name
19 
20 class Author(Base):
21     __tablename__ = "authors"
22     id = Column(Integer,primary_key=True)
23     name = Column(String(50))
24     def __repr__(self):
25         return self.name
26 
27 Base.metadata.create_all(engine)

View Code

插入數據：

 1 Session_class = sessionmaker(bind=engine)
 2 Sesssion = Session_class()
 3 
 4 b1 = Book(name="跟dandy學python")
 5 b2 = Book(name="跟dandy學把妹")
 6 b3 = Book(name="跟dandy學裝筆")
 7 
 8 a1 = Author(name="dandy")
 9 a2 = Author(name="renee")
10 a3 = Author(name="taylor")
11 
12 b1.authors = [a1, a2]
13 b2.authors = [a1, a3]
14 b3.authors = [a1, a2, a3]
15 Sesssion.add_all([b1, b2, b3, a1, a2, a3])
16 Sesssion.commit()

View Code

查看三張表：

來，查數據：

1 data = Session.query(Book).filter(Book.id==1).first()
2 print(data.name,":",data.authors)

跟dandy學python : [dandy, renee]

很強勢。！

多對多刪除

刪除數據時不用管boo_m2m_authors， sqlalchemy會自動幫你把對應的數據刪除

經過書刪除做者

1 author_obj = Session.query(Author).filter(Author.name=="taylor").first()
2 book_obj = Session.query(Book).filter(Book.name=="跟dandy學把妹").first()
3 
4 book_obj.authors.remove(author_obj)
5 Session.commit()

直接刪除

1 author_obj =Session.query(Author).filter_by(name="dandy").first()
2 Session.delete(author_obj)
3 Session.commit()

處理中文

sqlalchemy設置編碼字符集必定要在數據庫訪問的URL上增長charset=utf8，不然數據庫的鏈接就不是utf8的編碼格式

eng = create_engine('mysql://root:root@localhost:3306/test2?charset=utf8',echo=True)

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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。