pycharm操作mysql
fetchmany(size) # 指定条数
ferchall() #所有
ferchone() #一条
sql注入问题
`` or 1=1 #`
可以不用密码就可以成功登入
产生原因
因为过于相信用户输入的内容,根本没有做任何的检验
解决办法
sql = "select * from user where name=%s and password=%s"
cursor.execute(sql,(user,pwd))
连接
连接数据库的参数
conn = pymysql.connect(host='localhost',user='用户名',password='密码',database='库名',charset='utf8')
#cursor = conn.coursor() 默认返回的是元组类型
coursor = conn.cursor(sursor=pymysql.cursors.DictCursor) ##返回的是字典类型
查
fetchall() : 取出所有的数据,返回的是列表套字典
fetchone() : 取出一条数据,返回的是字典
fetchmany(size) : 取出size条数据,返回的是列表套字典
增
sql = "insert into user (name,password) values (%s,%s)"
#cursor.execute(sql,('x','y')) 新增一条数据
data = [
('x1','y1'),
('x2','y2'),
('x3','y3'),
]
coursor.executemany(sql,data) #新增多条数据
conn.commit() #表示:提交conn,不提交无法添加数据
改
sql = "update user set name=%s where id=%s"
cursor.execute(sql,('新用户名',id))
conn.commit() #提交conn
cursor.close() #关闭cursor
conn.close() #关闭close
删
sql = "delete from user where id=%s"
cursor.execute(sql,('用户名',id))
conn.commit() #提交
cursor.close() #关闭
conn.close() #关闭
索引
索引的作用
使用索引就是为了提高查询效率
索引的本质
一个特殊的文件
索引的原理
B+树
索引的种类
主键索引
加速查找,不能重复,不能为空
唯一索引
加速查找,不能重复
联合唯一索引
unique(name,email)
普通索引
加速查找
联合索引
index(name,email)
索引的创建
主键索引
新增主键索引
#方法一(建表时创索引)
create table 表名(
id int auto_increment,
primary key (id)
)charset utf8;
#方法二(已建表创索引)
alter table 表名 change id id int auto_increment primary key;
#方法三(已建表创索引)
alter table 表名 add primary key;
删除主键索引
alter table 表名 drop primary key;
唯一索引
新增
# 一(建表时创索引)
create table 表名(
id int auto_increment primary key,
字段名 varchar(32) not null default '',
unique 索引名(字段名)
)charset utf8;
# 二(已建表创索引)
create unique index 索引名 on 表名(字段名);
# 三(已建表创索引)
alter table 表名 add unique index 索引名 (字段名);
普通索引
新增
# 一(建表时创索引)
create table 表名(
id int auto_increment primary key,
name varchar(32) not null default '',
index 索引名 (字段名)
)charset utf8;
# 二(已建表创索引)
create index 索引名 on 表名(字段名);
# 三(已建表创索引)
alter table 表名 add index 索引名(字段名);
删除
alter table 表名 drop index 索引名;
索引的优缺点
通过观察*.ibd文件可知:
优点:索引加快了查询速度
缺点:添加索引之后,文件也变大了,更占硬盘空间了
不会命中索引的情况
不能在SQL语句中,进行四则运算,会降低SQL的查询效率
使用函数,会降低SQL的查询效率
类型不一致,如果列是字符串类型,传入条件也必须是字符串类型,否则会降低查询效率
当根据索引排序时候,select查询的字段如果不是索引,则速度仍然很慢
特殊情况:对主键排序,速度还是快的
count(*)会降低查询效率;改为count(1)或count(列)就不会影响了
组合索引最左前缀
根据业务场景,在最常用的几个列上添加索引
select * from user where name='x' and email='y';
如果遇上上述业务,错误做法:
index ix_name(name),
index ix_email(email)
正确做法:
index ix_name_email(name,email)
如果组合索引为:ix_name_email(name,email)
where name='x' and email='y' #命中索引
where name='x' #命中索引
where email='y' #未命中索引
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 确实用到的索引
key_len: 214 索引长度
ref: const,const
rows: 1 扫描的长度
filtered: 100.00
Extra: Using index 使用到了索引
慢查询日志
查看慢SQL的相关变量
+-------------------------+-------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+-------------------------+-------------------------------------------+
|log_slow_admin_statements| OFF |
|log_slow_slave_statements| OFF |
|slow_launch_time | 2 |
|slow_query_log | OFF ##默认关闭慢SQl查询日志,on |
|slow_query_log_file | D:mysqldataDESKT.log ###记录存储的盘地址 |
+-------------------------+-------------------------------------------+
配置慢SQL的变量
set global 变量名 = 值;
set global slow_query_log = on;
set global slow_query_log_file = "D:/mysql/data/slow.log";
ser global long_query_time = 1;