【Python全栈-后端开发】数据库进阶-pymysql

数据库进阶

python关于mysql的API---pymysql模块

pymsql是Python中操做MySQL的模块，其使用方法和py2的MySQLdb几乎相同。

模块安装

pip install pymysql

执行sql语句

import pymysql

# 链接数据库 xiong
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='root',db='xiong')

#更改获取数据结果的数据类型,默认是元组,能够改成字典等:conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
cursor = conn.cursor()
# cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

# sql = """CREATE TABLE new_EMPLOYEE (
#          FIRST_NAME  CHAR(20) NOT NULL,
#          LAST_NAME  CHAR(20),
#          AGE INT,
#          SEX CHAR(1),
#          INCOME FLOAT )"""

# 建立表
row_affected = cursor.execute("create table t1(id INT ,name VARCHAR(20))")
# 向表t1中插入数据
row_affected=cursor.execute("INSERT INTO t1(id,name) values (1,'alvin'),(2,'xialv'),(3,'xiong')")
# 更改数据
cursor.execute("update t1 set name = 'silv2' where id=2")

cursor.execute("INSERT INTO t1(id,name) values (7,'zhou'),(8,'zhang'),(9,'fan')")

#查询数据
row_affected=cursor.execute("select * from t1")
print(row_affected)     #3  --共有3行数据

print(cursor.fetchone())    #第一条
print(cursor.fetchone())    #第二条
print(cursor.fetchmany(3))    #第三、四、5条

#scroll 移动光标

cursor.execute("select * from t1")
print(cursor.fetchall())    #光标到最后一个位置了

# 相对绝对位置移动，移动到第2位
cursor.scroll(3 , mode='absolute')

print(cursor.fetchmany(3))

print(cursor.fetchall())

# # 相对当前位置移动，负数 向上移动，正数向下移动
cursor.scroll(-1,mode='relative')
print(cursor.fetchone())

# 删除数据
cursor.execute("delete from t1 where id=2")
cursor.execute("select * from t1")
print(cursor.fetchall())
# 修改表中数据
cursor.execute("UPDATE t1 set name = 'xxx' WHERE id = 3")
cursor.execute("select * from t1")
print(cursor.fetchall())


conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

执行顺序：

 

cursor 的属性和方法：

 

 

事务

事务命令

事务指逻辑上的一组操做，组成这组操做的各个单元，要不所有成功，要不所有不成功。

数据库开启事务命令     

--        start transaction 开启事务
--        Rollback 回滚事务,即撤销指定的sql语句(只能回退insert delete update语句)，回滚到上一次commit的位置
--        Commit 提交事务，提交未存储的事务
-- 
--        savepoint 保留点 ，事务处理中设置的临时占位符 你能够对它发布回退(与整个事务回退不一样)     

转帐实例：

UPDATE account set balance=balance-5000 WHERE name=”yuan”;
UPDATE account set balance=balance+5000 WHERE name=”xialv”;

 savepoint 保留点

create table test2(id int PRIMARY KEY auto_increment,name VARCHAR(20)) engine=innodb;
INSERT INTO test2(name) VALUE ("alvin"),
                              ("yuan"),
                              ("xialv");



start transaction;
insert into test2 (name)values('silv');
select * from test2;
commit;


-- 保留点

start transaction;
insert into test2 (name)values('wu');
savepoint insert_wu;
select * from test2;



delete from test2 where id=4;
savepoint delete1;
select * from test2;


delete from test2 where id=1;
savepoint delete2;
select * from test2;

rollback to delete1;


select * from test2;

savepoint

yuan先生

 

start transaction ;
select * from money;

insert into money (name,salary) values ("wu",8000);
savepoint insert_wu;
select * from money;

insert into money (name,salary) values ("chen",7000);
savepoint insert_chen;
select * from money;

delete from money where name="wang";
savepoint delete_wang;
select * from money;

delete from money where name="xiong";
savepoint delete_xiong;
select * from money;

delete from money where id=1;
savepoint delete_id1;
select * from money;


-- 返回到增长wu的时候
rollback to insert_wu;
select * from money;
-- 返回到增长chen的时候
rollback to insert_chen;
select * from money;
-- 返回到删除wang的时候
rollback to delete_wang;
select * from money;
-- 返回到删除xiong的时候
rollback to delete_xiong;
select * from money;

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python中调用数据库启动事务的方式

import pymysql

# 链接数据库 xiong
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',passwd='root',db='xiong')

#更改获取数据结果的数据类型,默认是元组,能够改成字典等:conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
cursor = conn.cursor()
# cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

# 建立表
new_table = """create table account(
id INT primary key auto_increment,
name VARCHAR(20),
balance double)"""

cursor.execute(new_table)
# 向表account中插入数据
insert_data = """INSERT INTO account(name,balance) values 
('alvin',5000),
('xialv',10000),
('xiong',15000),
('wang',4000)"""

cursor.execute(insert_data)

cursor.execute("select * from account")
print(cursor.fetchall())

try:
    insertData1 = "INSERT INTO account (name,balance) VALUES ('oldboy',4000)"
    updateData2 = "update account set balance=balance-3000 where name='alvin'"
    updateData3 = "update account set balance=balance+3000 where name='xiong'"

    cursor.execute(insertData1)
    conn.commit()

    cursor.execute(updateData2)
    raise Exception     #产生一个异常
    cursor.execute(updateData3)
    cursor.close()
    conn.commit

except Exception as e:
    print("撤销事务以前")
    cursor.execute("select * from account")
    print(cursor.fetchall())
    conn.rollback()
    conn.commit()
    print("撤销事务以后")
    cursor.execute("select * from account")
    print(cursor.fetchall())

View Code

事务特性

<1> 原子性（Atomicity）：原子性是指事务是一个不可分割的工做单位，事务中的操做要么都发生，要么都不发生。

<2> 一致性（Consistency）：事务先后数据的完整性必须保持一致。在事务执行以前数据库是符合数据完整性约束的，不管事务是否执行成功，事务结束后的数据库中的数据也应该是符合完整性约束的。在某一时间点，若是数据库中的全部记录都能保证知足当前数据库中的全部约束，则能够说当前的数据库是符合数据完整性约束的。
好比删部门表前应该删掉关联员工（已经创建外键），若是数据库服务器发生错误，有一个员工没删掉，那么此时员工的部门表已经删除，那么就不符合完整性约束了，因此这样的数据库也就性能太差啦！

<3>隔离性（Isolation）：事务的隔离性是指多个用户并发访问数据库时，一个用户的事务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（Durability）：持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即便数据库发生故障也不该该对其有任何影响。

3、隔离性：
将数据库设计为串行化程的数据库，让一张表在同一时间内只能有一个线程来操做。若是将数据库设计为这样，那数据库的效率过低了。因此数据库的设计这没有直接将数据库设计为串行化，而是为数据库提供多个隔离级别选项，使数据库的使用者能够根据使用状况本身定义到底须要什么样的隔离级别。

不考虑隔离性可能出现的问题：

脏读

--一个事务读取到了另外一个事务未提交的数据,这是特别危险的，要尽力防止。
        a 1000
        b 1000
        a:
            start transaction；
            update set money=money+100 where name=b;
        b:
            start transaction;
            select * from account where name=b;--1100
            commit;
        a:
            rollback;
        b:  start transaction;
            select * from account where name=b;--1000

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不可重复读

--在一个事务内读取表中的某一行数据，屡次读取结果不一样。（一个事务读取到了另外一个事务已经提交
-- 的数据--增长记录、删除记录、修改记录），在某写状况下并非问题，在另外一些状况下就是问题。

a:
start transaction;
select 活期帐户 from account where name=b;--1000    活期帐户：1000
select 按期帐户 from account where name=b；--1000   按期帐户:1000
select 固定资产 from account where name=b；--1000   固定资产：1000
------------------------------
b:
start transaction;
update set money=0 where name=b;
commit;
------------------------------
select 活期+按期+固定 from account where name=b; --2000 总资产： 2000

View Code

虚读

是指在一个事务内读取到了别的事务插入的数据，致使先后读取不一致。（一个事务读取到了另外一个事务已经提交的数据---增长记录、删除记录），在某写状况下并非问题，在另外一些状况下就是问题。

b 1000
c 2000
d 3000
a:
start transaction
select sum(money) from account;---3000       3000
-------------------
d:start transaction;
insert into account values(d,3000);
commit;
-------------------
select count(*)from account;---3                         3
3000/3 = 1000                                            1000

View Code

四个隔离级别：
Serializable：可避免脏读、不可重复读、虚读状况的发生。（串行化）
Repeatable read：可避免脏读、不可重复读状况的发生。（可重复读）不能够避免虚读
Read committed：可避免脏读状况发生（读已提交）
Read uncommitted：最低级别，以上状况均没法保证。(读未提交)

安全性考虑：Serializable>Repeatable read>Read committed>Read uncommitted
数据库效率：Read uncommitted>Read committed>Repeatable read>Serializable

通常状况下，咱们会使用Repeatable read、Read committed mysql数据库默认的数据库隔离级别Repeatable read

mysql中设置数据库的隔离级别语句：

set [global/session] transaction isolation level xxxx;

若是使用global则修改的是数据库的默认隔离级别，全部新开的窗口的隔离级别继承自这个默认隔离级别若是使用session修改，则修改的是当前客户端的隔离级别，和数据库默认隔离级别无关。当前的客户端是什么隔离级别，就能防止什么隔离级别问题，和其余客户端是什么隔离级别无关。
mysql中设置数据库的隔离级别语句：

select @@tx_isolation;

索引

一 索引简介 

索引在MySQL中也叫作“键”，是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。索引对于良好的性能很是关键，尤为是当表中的数据量愈来愈大时，索引对于性能的影响愈发重要。

索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了。
索引可以轻易将查询性能提升好几个数量级。
索引至关于字典的音序表，若是要查某个字，若是不使用音序表，则须要从几百页中逐页去查。

索引特色：建立与维护索引会消耗不少时间与磁盘空间，但查询速度大大提升！

二 索引语法

--建立表时
--语法：
    CREATE TABLE 表名 (
                字段名1  数据类型 [完整性约束条件…],
                字段名2  数据类型 [完整性约束条件…],
                [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]   INDEX | KEY
                [索引名]  (字段名[(长度)]  [ASC |DESC])
                );

--------------------------------

--建立普通索引示例：

    CREATE TABLE emp1 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        resume VARCHAR(50),
        INDEX index_emp_name (name)
    --KEY index_dept_name (dept_name)
        );



--建立惟一索引示例：

    CREATE TABLE emp2 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        bank_num CHAR(18) UNIQUE ,
        resume VARCHAR(50),
        UNIQUE INDEX index_emp_name (name)
        );

--建立全文索引示例：

    CREATE TABLE emp3 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        resume VARCHAR(50),
        FULLTEXT INDEX index_resume (resume)
        );

--建立多列索引示例：

    CREATE TABLE emp4 (
        id INT,
        name VARCHAR(30) ,
        resume VARCHAR(50),
        INDEX index_name_resume (name, resume)
        );



---------------------------------

---添加索引

    ---CREATE在已存在的表上建立索引
      CREATE  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ]  INDEX  索引名
              ON 表名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
    
    ---ALTER TABLE在已存在的表上建立索引
    
      ALTER TABLE 表名 ADD  [UNIQUE | FULLTEXT | SPATIAL ] INDEX
                    索引名 (字段名[(长度)]  [ASC |DESC]) ;
    
    
    
     CREATE INDEX index_emp_name on emp1(name);
     ALTER TABLE emp2 ADD UNIQUE INDEX index_bank_num(band_num);


-- 删除索引
    
    语法：DROP INDEX 索引名 on 表名
    
    DROP INDEX index_emp_name on emp1;
    DROP INDEX bank_num on emp2;

3、索引测试实验

--建立表
create table Indexdb.t1(id int,name varchar(20));


--存储过程

delimiter $$
create procedure autoinsert() 
BEGIN
declare i int default 1;
while(i<500000)do
insert into Indexdb.t1 values(i,'yuan');
set i=i+1;
end while;
END$$

delimiter ;

--调用函数
call autoinsert();

-- 花费时间比较：
-- 建立索引前
   select * from Indexdb.t1 where id=300000;--0.32s
-- 添加索引 
   create index index_id on Indexdb.t1(id);
-- 建立索引后
   select * from Indexdb.t1 where id=300000;--0.00s