Python操做mysql
pymysql
安裝: pip install pymysql
import pymysql #鏈接數據庫的參數 conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',passward='',database='tt',charset='utf8') #cursor=conn.cursor() #默認返回的值是元組類型 cursor=conn.cursor(cursor=pysql.cursors.DictCursor)#返回的值是字典類型 sql="select * from userinfo" cursor.execute(sql) #res=cursor.fetchall() #取出全部的數據 返回的是列表套字典 #res=cursor.fetchone() #取出一條數據 返回的是字典類型 res=cursor.fetchmany(12) #指定獲取多少條數據 返回的是列表套字典 print(res) cursor.close() conn.close()
# 運行結果：
[{'id': 1, 'name': 'zekai', 'depart_id': 1}, {'id': 2, 'name': 'xxx', 'depart_id': 2}, {'id': 3, 'name': 'zekai1', 'depart_id': 3}, {'id': 4, 'name': 'zekai2', 'depart_id': 4}, {'id': 5, 'name': 'zekai3', 'depart_id': 1}, {'id': 6, 'name': 'zekai4', 'depart_id': 2}]
sql注入問題
import pymysql
user=input('輸入用戶名:').strip()
pwd=input('輸入密碼:').strip()
#接下來對用戶輸入的值進行校驗
#鏈接數據庫的參數
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',passward='',database='tt',charset='utf8')
#cursor=conn.cursor() #默認返回的值是元組類型
cursor=conn.cursor(cursor=pysql.cursors.DictCursor)#返回的值是字典類型
sql="select * from user where name='%s' and passward='%s'" %(user,pwd)
cursor.execute(sql)
res=cursor.fetchall() #取出全部的數據 返回的是列表套字典
print(res)
cursor.close()
conn.close()
id res:
print('登陸成功！')
else:
print('登陸失敗！')
# 運行結果：
輸入用戶名:liang ' or 1=1 #
輸入密碼:1999
[{'id': 1, 'name': 'engon1', 'passward': 123.0}, {'id': 2, 'name': 'engon2', 'passward': 456.0}, {'id': 3, 'name': 'engon3', 'passward': 789.0}]
登陸成功
以上是sql注入問題
產生的緣由：由於過於相信用戶輸入的內容，根本沒有作任何的檢驗
解決方法：
sql="select * from user where name=%s and passward=%s"
cursor.execute(sql,(user,pwd))
# 運行結果：
輸入用戶名:engon1
輸入密碼:123
1
登陸成功
解決的方法：
sql = "select * from user where name=%s and password=%s"
cursor.execute(sql, (user, pwd))
鏈接：
### 鏈接數據庫的參數
conn = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123qwe',database='test',charset='utf8')
# cursor = conn.cursor() ### 默認返回的值是元祖類型
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) ### 返回的值是字典類型 (*********)
查：
fetchall() ： 取出全部的數據 返回的是列表套字典
fetchone() ： 取出一條數據 返回的是字典
fetchmany(size) ： 取出size條數據 返回的是列表套字典
增：
sql = "insert into user (name, password) values (%s, %s)"
# cursor.execute(sql, ('xxx', 'qwe')) ### 新增一條數據
data = [
('zekai1', 'qwe'),
('zekai2', 'qwe1'),
('zekai3', 'qwe2'),
('zekai4', 'qwe3'),
]
cursor.executemany(sql, data) ### 新增多條數據
#### 加以下代碼
conn.commit()
print(cursor.lastrowid) ### 獲取最後一行的ID值
修：
sql = "update user set name=%s where id=%s"
cursor.execute(sql, ('dgsahdsa', 2))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
刪除：
sql = "delete from user where id=%s"
cursor.execute(sql, ('dgsahdsa', 2))
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
3.索引mysql
爲啥使用索引以及索引的做用：
使用索引就是爲了提升查詢效率的
類比：
字典中的目錄
索引的本質：
一個特殊的文件
索引的底層原理：
B+樹
索引的種類：(**************************)
主鍵索引： 加速查找 + 不能重複 + 不能爲空 primary key
惟一索引： 加速查找 + 不能重複 unique(name)
聯合惟一索引：unique(name, email)
例子：
zekai 123@qq.com
zekai 123@qq.cmm
普通索引： 加速查找 index (name)
聯合索引： index (name, email)
索引的建立：
主鍵索引：
新增主鍵索引：
create table xxx(
id int auto_increment ,
primary key(id)
)
alter table xxx change id id int auto_increment primary key;
alter table t1 add primary key (id);
刪除主鍵索引：
mysql> alter table t1 drop primary key;
惟一索引：
新增：
1.
create table t2(
id int auto_increment primary key,
name varchar(32) not null default '',
unique u_name (name)
)charset utf8
2.
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名 (字段名) ;
create unique index ix_name on t2(name);
3.
alter table t2 add unique index ix_name (name)
刪除：
alter table t2 drop index u_name;
普通索引：
新增：
1.
create table t3(
id int auto_increment primary key,
name varchar(32) not null default '',
index u_name (name)
)charset utf8
2.
CREATE INDEX 索引名 ON 表名 (字段名) ;
create index ix_name on t3(name);
3.
alter table t3 add index ix_name (name)
刪除：
alter table t3 drop index u_name;
索引的優缺點：
經過觀察 *.ibd文件可知：
1.索引加快了查詢速度
2.但加了索引以後，會佔用大量的磁盤空間
索引加的越多越好？
不是
不會命中索引的狀況：
a. 不能在SQl語句中，進行四則運算， 會下降SQL的查詢效率
b. 使用函數
select * from tb1 where reverse(email) = 'zekai';
c. 類型不一致
若是列是字符串類型，傳入條件是必須用引號引發來，否則...
select * from tb1 where email = 999;
#排序條件爲索引，則select字段必須也是索引字段，不然沒法命中
d. order by
select name from s1 order by email desc;
當根據索引排序時候，select查詢的字段若是不是索引，則速度仍然很慢
select email from s1 order by email desc;
特別的：若是對主鍵排序，則仍是速度很快：
select * from tb1 order by nid desc;
e. count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中沒有差異了
f. 組合索引最左前綴
何時會建立聯合索引？
根據公司的業務場景， 在最經常使用的幾列上添加索引
select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com';
若是遇到上述業務狀況， 錯誤的作法：
index ix_name (name),
index ix_email(email)
正確的作法：
index ix_name_email(name, email)
若是組合索引爲：ix_name_email (name,email) ************
where name='zekai' and email='xxxx' -- 命中索引
where name='zekai' -- 命中索引
where email='zekai@qq.com' -- 未命中索引
例子：
index (a,b,c,d)
where a=2 and b=3 and c=4 and d=5 --->命中索引
where a=2 and c=3 and d=4 ----> 未命中
1.查詢的時候查詢條件精確匹配索引的左邊‘連續’一列或幾列，則此列就能夠被用到。
2.順序不一樣也能夠被查詢到，會自動優化爲匹配聯合索引的順序；
3.大多狀況下，都應該儘可能擴展 已有的索引而不是建立新的索引。
g:
explain
mysql> explain select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com'\G
*************************** 1. row ***************************
id: 1
select_type: SIMPLE
table: user
partitions: NULL
type: ref 索引指向 all
possible_keys: ix_name_email 可能用到的索引
key: ix_name_email 確實用到的索引
key_len: 214 索引長度
ref: const,const
rows: 1 掃描的長度
filtered: 100.00
Extra: Using index 使用到了索引
索引覆蓋：
select id from user where id=2000;
慢查詢日誌：sql
慢查詢日誌：
查看慢SQL的相關變量
mysql> show variables like '%slow%'
-> ;
+---------------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------------+-----------------------------------------------+
| log_slow_admin_statements | OFF |
| log_slow_slave_statements | OFF |
| slow_launch_time | 2 |
| slow_query_log | OFF ### 默認關閉慢SQl查詢日誌， on |
| slow_query_log_file | D:\mysql-5.7.28\data\DESKTOP-910UNQE-slow.log | ## 慢SQL記錄的位置
+---------------------------+-----------------------------------------------+
5 rows in set, 1 warning (0.08 sec)
mysql> show variables like '%long%';
+----------------------------------------------------------+-----------+
| Variable_name | Value |
+----------------------------------------------------------+-----------+
| long_query_time | 10.000000 |
配置慢SQL的變量：
set global 變量名 = 值
set global slow_query_log = on;
set global slow_query_log_file="D:/mysql-5.7.28/data/myslow.log";
set global long_query_time=1;