mysql之子查询、视图、事务及pymysql等（待修改）

联合分组

# 数据来源：在单表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，只有组合后的结果还一致，才认为是一组
select group_concat(name),area,port from emp group by area,port;

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 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)

原文地址：https://www.cnblogs.com/michealjy/p/11594959.html

时间： 2024-09-30 11:26:53

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子查询|视图事务

子查询|视图|事务 一.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 d

子查询&amp;视图&amp;事务

联合分组 # 数据来源:在单表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,只有组合后的结果还一致,才认为是一组 select group_concat(name),area,port from emp group by area,port; 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

子查询、事务

子查询.事务 联合分组 # 数据来源:在单表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,只有组合后的结果还一致,才认为是一组 select group_concat(name),area,port from emp group by area,port; 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 fr

MySQL FROM 子查询

FROM 子句中的子查询 MySQL FROM 子查询是指 FROM 的子句作为子查询语句,主查询再到子查询结果中获取需要的数据.FROM 子查询语法如下: SELECT ... FROM (subquery) AS name ... 子查询会生成一个临时表,由于 FROM 子句中的每个表必须有一个名称,因此 AS name 是必须的.FROM 子查询也称为衍生数据表子查询. FROM 子查询实例 table1: s1 s2 1 5 2 12 3 20 FROM 子查询 SQL 如下: SELE

MySQL 表子查询

MySQL 表子查询 表子查询是指子查询返回的结果集是 N 行 N 列的一个表数据. MySQL 表子查询实例 下面是用于例子的两张原始数据表: article 表: aid title content uid 1 文章1 文章1正文内容... 1 2 文章2 文章2正文内容... 1 3 文章3 文章3正文内容... 2 4 文章4 文章4正文内容... 3 blog 表: bid title content uid 1 日志1 日志1正文内容... 1 2 文章2 文章2正文内容... 1

生产库中遇到mysql的子查询

使用过oracle或者其他关系数据库的DBA或者开发人员都有这样的经验,在子查询上都认为数据库已经做过优化,能够很好的选择驱动表执行,然后在把该经验移植到mysql数据库上,但是不幸的是,mysql在子查询的处理上有可能会让你大失所望,在我们的生产系统上就由于碰到了这个问题: select  i_id, sum(i_sell) as i_sell from table_data where i_id in (select i_id from table_data where Gmt_create

mysql in 子查询 效率慢 优化（转）

现在的CMS系统.博客系统.BBS等都喜欢使用标签tag作交叉链接,因此我也尝鲜用了下.但用了后发现我想查询某个tag的文章列表时速度很慢,达到5秒之久!百思不解(后来终于解决),我的表结构是下面这样的,文章只有690篇. 文章表article(id,title,content)标签表tag(tid,tag_name)标签文章中间表article_tag(id,tag_id,article_id)其中有个标签的tid是135,我帮查询标签tid是135的文章列表用以下语句时发现速度好慢,我文章才

子查询、事务、python操作mysql、索引

复习 """ 1.单表查询 增删改查的完整语法 select distinct 字段 from 表 where group by having order by limit 比较:> < = 区间:between and | in | not in 逻辑: and or not 相似:like _% 正则:regexp 聚合函数:group_concat().max() having:可以对 聚合函数 结果进行筛选,不能使用 聚合函数 别名 order by:分组

数据库之子查询和事务隔离级别

数据库大的知识点,特此补上.看的还是<漫画数据库>. 一.查询 如果要从一个数据库里面检索出某一字段为最大的数据项,那用什么方法呢?--其实用子查询就可以查到. 1)子查询是查询里面再嵌套查询. people表: 如果我要查询年龄最大的那一行数据项.就可以使用子查询. select * from people where age = (select max(age) from people); 选出people里面的最大年龄,再选出年龄等于最大值的数据. 当然,还有另外一种方法. select