• python数据库基础


    1.数据类型:(使用原则:够用就行,尽量使用范围小的)

    整数:int,bit
    小数:decimal
    字符串:varchar(可变长度),char(固定长度字符串)
    日期时间:date,time,datetime
    枚举类型(enum)
    特别说明
    2.约束(限制)
    主要:
    主键primary key:物理存储的顺序
    非空 not null 不允许填写空格
    唯一 unique:不允许重复
    默认default:数据项的默认值
    外键 foreign key:存储其他表的主键的字段
    其他:
    unsigned 无符号
    auto increment 自增
    4.常用术语:
    数据库: 数据库是一些关联表的集合。
    数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。
    列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。
    行:一行(=元组,或记录)是一组相关的数据,例如一条用户订阅的数据。
    冗余:存储两倍数据,冗余降低了性能,但提高了数据的安全性。
    主键:主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
    外键:外键用于关联两个表。
    复合键:复合键(组合键)将多个列作为一个索引键,一般用于复合索引。
    索引:使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。
    参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。与实体完整性是关系模型必须满足的完整性约束条件,目的是保证数据的一致性。
    5.Mysql数据库引擎:
    Innodb 支持事务处理和行级锁(对数据元素进行修改时对整个数据元素进行加锁)
    MyISAM 不支持以上

    6.常用命令行命令和语句
    注释:“--”
    在参数名后面加“~”可以保证参数的完整性而不会由于各种情况被误认为是两个参数

    进入客户端:mysql -u用户名 -p密码

    显示所有数据库:show databases;

    显示所有时间:select now();

    显示版本:select version();

    创建数据库:
    以默认参数创建:create database 数据库名
    指定编码格式等信息:create database 数据库名 charset=编码格式名

    查看数据库的创建信息(参数设置):show create database 已创建的数据库名;

    删除数据库:删除数据库: drop database 数据库名;

    查看当前使用的数据库 select database();

    进入指定数据库:use 数据库名;

    创建数据表 create table 表名(字段 类型 约束 [,字段 类型 约束]);

    查看数据表的字段结构:desc 表名;

    显示当前数据库的所有表名:show tables;

    向指定表插入数据: insert into 表名 values(字段值序列(按表定义时的顺序))
    显示表的结构:show create table 表名;
    选取指定表的所有数据:select * from 表名;
    开启时间监测功能: set profiling=1;
    显示历史查询的语句和执行时间:show profiles;
    7.修改数据表:
    添加字段:alter table 数据表名 add 列名 类型;
    修改字段(非重命名):alter table 数据表名 modify 列名 类型及约束;
    修改字段(重命名):alter table 数据表名 change 原列名 新列名 类型及约束;
    删除字段:alter table 数据表名 drop 列名;
    删除表:drop table 表名;
    8.修改数据表中的数据:
    插入数据:insert into 表名 values(字段值序列) 主键如果是自增的,值可以填0,null或者default
    部分插入:insert into 表名(非空字段和其他字段)values(字段值序列)
    多行插入:多个括号括起来的序列值,由“,”隔开

    删除数据:
    物理删除:delete from 表名 [where 条件]; 不加条件删除所有数据 删除后的主键最好别用
    逻辑删除:添加一个标志字段 通过update更改数据的字段值
    一般使用逻辑删除
    修改数据:update 表名 set 字段名=字段值 where 条件;(where语句不加则修改表中所有数据)
    查询数据:
    select * from 表名 [where 条件]; *表示全部字段(列)
    select 字段名 [as 别名],字段名 [as 别名] from 表名 [where 条件]; 字段名可颠倒

    9.数据库查询:
    条件查询:
    比较运算符 >,>=,<=,=,!=(<>)
    逻辑运算符 and or
    模糊查询:like 字段名 like 字段值的满足的条件
    %替换一个或多个 name like "小%" (以“小”字开头的name字段) name like"%小" name字段值以“小”字结尾
    _替换一个 name like "__" (name字段值必须有两个字) name like "__%" name字段至少包含两个字符
    正则表达式匹配查询: rlike 字段名 like 正则表达式串

    范围查询:
    in:字段名 in (值集合)
    not in
    between and:字段名 between 值1 and 值2
    not between and:字段名 not between 值1 and 值2 (切记不能再not后对between and 加括号,否则会报错)
    is null/is not null 判断字段值是否为空

    10.排序:在查询条件最后加order by 字段名 默认从小到大 从大到小desc,当排序根据的字段值相等时,按照主键排序,
    多条件排序:order by 字段名1,字段名2,字段名3 在字段1的值相同的情况下按照字段值2来排序,如此地推,若最后一个参照的字段值相等,则按照主键从小到大排序

    11.聚合函数:
    计数count:select count(*) [as 别名] from 表名 where 条件;
    最大值max:select max(字段名) from 表名[where 条件];
    总和sum: select sum(字段名) from 表名[where 条件];
    最小值min:select mini(字段名) from 表名[where 条件];
    平均值avg:select avg(字段名) from 表名[where 条件]; 等价于select sum(字段名)/count(*) from 表名[where 条件];
    取保留几位小数以后的值round(,位数): select round(avg(字段名),2) from 表名[where 条件];


    12.分组:必须和聚合配合使用,否则没有意义。
    group by 字段名: select 字段名[,聚合函数()] from 表名 where 条件 group by 字段名 先将查询结构排序,再对每组分别执行select 语句
    group_concat(字段名,[其他字符,字段名]) 配合group by 使用,将查询结果中的若干字段构造成group_cat()括号中的样子,再将同组的放在一行显示。默认用逗号隔开
    having 条件: 过滤掉不满足条件的分组与group by配合使用

    13.结果数量限制:
    limit: 一般放最后
    limit 数量
    limit 起始位置(0开始),数量
    14.连接查询:
    内连接(取交集) inner join: select * from 表1 inner join 表2 on 表1.字段=表2.字段
    外连接:
    左连接 left join:以左边的表为基准进行连接查询
    右连接 right join
    15.having和where 的区别:前者在之前语句的查询结果中判断条件是否满足,后者在原表中判断。
    16.自关联:一个表的某个字段值用到了同表另一个字段值
    17.子查询:建议少用
    查询条件中嵌套其他查询

    18.表设计规范:
    范式:
    第一范式1NF 每个字段不可再拆分
    第二范式2NF 必须有主键,主键可以有多个字段,主键以外的字段必须依赖于全部的主键而不是部分主键
    第三范式3NF

    19.python 链接数据库:
    总体步骤:
    连接数据库
    获取游标对象
    execute执行语句
    关闭游标对象
    关闭数据库连接

    from pymsql impirt * #导入相关模块
    connection实例名 = connect(参数列表) 实例化Connection对象
    参数:
    host:要连接的目标mysql主机ip,本机是"localhost"
    port:要连接的目标mysql主机端口,默认3306
    database:数据库的名称
    user:连接的用户名
    password:连接的密码
    charset:通信采用的编码方式,推荐utf8
    游标名 = connection实例名.cursor() #实例化一个cursor游标对象
    结果数 = 游标名.execute(sql语句) #执行一条sql语句,返回查询结果数量
    游标名.fetchone() #得到上条执行语句的一个执行结果
    游标名.fetchmany(个数) #得到执行语句后的多条结果
    游标名.fetchall


    20.增删改时要使用connection实例.commit(),撤销上次的执行使用connection实例.rollback()


    21.mysql高级:
    视图:从若干表中直接或1查询出的结果组成的表。简单理解:一张虚拟的表,隔离了数据库和程序中的sql语句。视图不可以更新,是虚拟的不会立即创建执行,在视图被使用时才会临时创建,因此可以视图中的数据随着其相关表的数据的更新而更新
    语句:create view 视图名 as 查询语句
    事务:一个操作序列,这些操作要么都执行,要么都不执行,是一个不可分割的工作单位。
    mysql命令行默认每一条语句分别开启了事务,pymsql中默认不开启事务,需要手动提交和回滚。
    四大特性:ACID
    原子性(Atomicity)事务被视为不可再分割的基本单位,事务的所有的操作序列要么都执行成功并提交,要么全部失败回滚
    一致性(Consistency)从一个一致性状态转移到另一个一致性状态,事务执行成功,数据库转移成一个状态,不成功则保持原状态。
    隔离性(isolation)事务所做的修改在最终提交以前,对其他事务是不可见。
    持久性(Durablity)事务一旦成功提交,其所做的修改会永久保存到数据库。
    使用框架:
    方式一:
    start transaction;
    执行操作序列;
    commit;
    方式二:
    begin:
    操作序列
    commit;

    索引:一种特殊的文件,包含这对数据表里所有记录的引用指针。通俗理解为目录,提高数据库的查询速度
    create index 索引名 on 表名(字段(长度)) 非字符串不用指定长度
    加入索引后,查询将会借助索引,明显提高查询速度
    目的:提高查询效率,类比字典
    原理:通过建立B-tree对记录的地址组织和排序,在查询时通过某些遍历算法可以快速定位记录的位置
    主键和外键会自动创建索引
    查看索引:show index from 表名;
    删除索引:drop index 索引名 on 表名;
    缺点:会增加表更新和插入的负担
    主从:




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