从小白到小黑 python学习之旅 日常总结 49（pymysql补充 视图 触发器 事务 存储过程 常用函数 控制流程 索引）
pymysql补充
增 删 改 ：conn.commit()
""" 增删改查中 删改增它们的操作设计到数据的修改 需要二次确认才能真正的操作数据 """ import pymysql conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', port = 3306, user = 'root', passwd = '123456', db = 'day48', charset = 'utf8', # autocommit = True # 开启后就不用 conn.commit() #确认 ) cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # 增 sql = 'insert into user(name,password) values(%s,%s)' rows = cursor.execute(sql,('jackson',123)) # rows = cursor.executemany(sql,[('xxx',123),('ooo',123),('yyy',123)]) # 还可以一次性插入N多条数据 print(rows) # print(cursor.lastrowid) #在插入语句后查看 插入的最后一条数据的自增ID conn.commit() # 确认 # 修改 sql = 'update user set name="jasonNB" where id=1' rows = cursor.execute(sql) print(rows) conn.commit() # 确认 # 删除 sql = 'delete from user where id=7' rows = cursor.execute(sql) print(rows) conn.commit() # 确认 # 查 sql = 'select * from user' cursor.execute(sql) print(cursor.fetchall())
视图（了解）
什么是视图
视图是一个虚拟表（非真实存在），其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集，可以将该结果集当做表来使用。
使用视图我们可以把查询过程中的临时表摘出来，用视图去实现，这样以后再想操作该临时表的数据时就无需重写复杂的sql了，直接去视图中查找即可，但视图有明显地效率问题，并且视图是存放在数据库中的，如果我们程序中使用的sql过分依赖数据库中的视图，即强耦合，那就意味着扩展sql极为不便，因此并不推荐使用
视图就是通过查询得到一张虚拟表(比如是联表组成的、等等)，然后保存下来，下次可以直接使用
其实视图也是表
为什么要用视图
如果要频繁的操作一张虚拟表(联表组成的、等等)，你就可以制作成视图 后续直接操作
如何操作
创建视图
# 固定语法 create view 视图名 as 虚拟表的查询sql语句 # 具体操作 create view teacher2course as select * from teacher INNER JOIN course on teacher.tid = course.teacher_id;
修改视图
#修改视图，原始表也跟着改 语法：ALTER VIEW 视图名称 AS SQL语句 我们不应该修改视图中的记录，而且在涉及多个表的情况下是根本无法修改视图中的记录的
删除视图
语法：DROP VIEW 视图名称
注意
#1 创建视图在硬盘上只会有表结构 没有表数据(数据还是来自于之前的表) #2 视图一般只用来查询 里面的数据不要进行修改 可能会影响真正的表 视图的使用频率不高 因为当你创建了很多视图之后 会造成表的不好维护
触发器
在满足对表数据进行增、删、改的情况下，自动触发的功能
使用触发器可以帮助我们实现监控、日志...
触发器可以在六种情况下自动触发 增前 增后 删前删后 改前改后
基本语法
create trigger 触发器的名字 before/after insert/update/delete on 表名 for each row begin sql语句 end # 具体使用 针对触发器的名字 我们通常需要做到见名知意 # 针对增 create trigger tri_before_insert_t1 before insert on t1 for each row begin sql语句 end create trigger tri_after_insert_t1 after insert on t1 for each row begin sql语句 end """针对删除和修改 书写格式一致""" ps:修改MySQL默认的语句结束符 只作用于当前窗口 delimiter $$ 将默认的结束符号由;改为$$ delimiter ;
CREATE TABLE cmd ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, USER CHAR (32), priv CHAR (10), cmd CHAR (64), sub_time datetime, #提交时间 success enum ('yes', 'no') #0代表执行失败 ); CREATE TABLE errlog ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, err_cmd CHAR (64), err_time datetime ); """ 当cmd表中的记录succes字段是no那么就触发触发器的执行去errlog表中插入数据 NEW指代的就是一条条数据对象 """ delimiter $$ create trigger tri_after_insert_cmd after insert on cmd for each row begin if NEW.success = 'no' then insert into errlog(err_cmd,err_time) values(NEW.cmd,NEW.sub_time); end if; end $$ delimiter ; # 朝cmd表插入数据 INSERT INTO cmd ( USER, priv, cmd, sub_time, success ) VALUES ('jason','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes'), #NOW()现在的时间 ('jason','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'), ('jason','0755','useradd xxx',NOW(),'no'), ('jason','0755','ps aux',NOW(),'yes'); #触发器无法由用户直接调用，而知由于对表的【增/删/改】操作被动引发的。
删除触发器
# 删除触发器 drop trigger tri_after_insert_cmd;
事务
什么是事务
""" 开启一个事务可以包含多条sql语句 这些sql语句要么同时成功 要么一个都别想成功 称之为事务的原子性 """ 事务用于将某些操作的多个SQL作为原子性操作，一旦有某一个出现错误，即可回滚到原来的状态，从而保证数据库数据完整性。
事务的作用
""" 保证了对数据操作的安全性 """ egon:还钱的例子 egon用银行卡给我的支付宝转账1000 1 将egon银行卡账户的数据减1000块 2 将jason支付宝账户的数据加1000块 你在操作多条数据的时候可能会出现某几条操作不成功的情况 这时候就用到了事务 要2个同时成功 或 只要有一个失败了 那就没有转账成功
事务的四大特性
""" ACID A:原子性 一个事务是一个不可分割的单位，事务中包含的诸多操作 要么同时成功要么同时失败 C:一致性 事务必须是使数据库从一个一致性的状态变到另外一个一致性的状态 一致性跟原子性是密切相关的 I:隔离性 一个事务的执行不能被其他事务干扰 （即一个事务内部的操作及使用到的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的事务之间也是互相不干扰的） D:持久性 也叫"永久性" 一个事务一旦提交成功执行成功 那么它对数据库中数据的修改应该是永久的 接下来的其他操作或者故障不应该对其有任何的影响 """
如何使用事务
# 事务相关的关键字 # 1 开启事务 start transaction; # 2 回滚(回到事务执行之前的状态) rollback; # 3 确认(确认之后就无法回滚了) commit; """模拟转账功能""" create table user( id int primary key auto_increment, name char(16), balance int ); insert into user(name,balance) values ('jason',1000), ('egon',1000), ('tank',1000); # 1 先开启事务 start transaction; # 2 多条sql语句 update user set balance=900 where name='jason'; update user set balance=1010 where name='egon'; update user set balance=1090 where name='tank'; #根据情况选择回滚 或 确认 """ 总结 当你想让多条sql语句保持一致性 要么同时成功要么同时失败 你就应该考虑使用事务 """
存储过程
# 存储过程包含了一系列可执行的sql语句，存储过程存放于MySQL中，通过调用它的名字可以执行其内部的一堆sql
使用存储过程的优点：
#1. 用于替代程序写的SQL语句，实现程序与sql解耦 #2. 基于网络传输，传别名的数据量小，而直接传sql数据量大
使用存储过程的缺点：
#1. 程序员扩展功能不方便
程序与数据库结合使用的三种方式
方式一
""" 应用程序:程序员写代码开发 MySQL:提前编写好存储过程，供应用程序调用 好处:开发效率提升了 执行效率也上去了 缺点:考虑到认为元素、跨部门沟通的问题 后续的存储过程的扩展性差 """
方式二
""" 应用程序:程序员写代码开发之外 设计到数据库操作也自己动手写 MySQL: 优点:扩展性很高 缺点: 开发效率降低 编写sql语句太过繁琐 而且后续还需要考虑sql优化的问题 """
方式三
""" 应用程序:只写程序代码 不写sql语句 基于别人写好的操作MySQL的python框架直接调用操作即可 ORM框架 MySQL: 优点:开发效率比上面两种情况都要高 缺点:语句的扩展性差 可能会出现效率低下的问题 """
第一种基本不用。一般都是第三种，出现效率问题再动手写sql
基本语法
create procedure 存储过程的名字(形参1,形参2,...) begin sql代码 end # 调用 call 存储过程的名字();
创建、调用 简单存储过程（无参）
delimiter // create procedure p1() BEGIN select * from blog; INSERT into blog(name,sub_time) values("xxx",now()); END // delimiter ; #在mysql中调用 call p1() #在python中基于pymysql调用 cursor.callproc('p1') print(cursor.fetchall())
创建、调用 存储过程（有参）
对于存储过程，可以接收参数，其参数有三类： #in 仅用于传入参数用 #out 仅用于返回值用 #inout 既可以传入又可以当作返回值
delimiter // create procedure p2( in n1 int, in n2 int ) BEGIN select * from blog where id > n1; END // delimiter ; #在mysql中调用 call p2(3,2) #在python中基于pymysql调用 cursor.callproc('p2',(3,2)) print(cursor.fetchall())
delimiter // create procedure p3( in n1 int, out res int ) BEGIN select * from blog where id > n1; set res = 1; END // delimiter ; #补充 # 定义变量 #set @res = 0; # 查看变量对应的值 #select @res; #在mysql中调用 set @res=0; #0代表假（执行失败），1代表真（执行成功） call p3(3,@res); # 针对形参res 不能直接传数据 应该传一个变量名 select @res; #在python中基于pymysql调用 cursor.callproc('p3',(3,0)) #0相当于set @res=0 print(cursor.fetchall()) #查询select的查询结果 cursor.execute('select @_p3_0,@_p3_1;') #@p3_0代表第一个参数，@p3_1代表第二个参数，即返回值 print(cursor.fetchall())
delimiter // create procedure p4( inout n1 int ) BEGIN select * from blog where id > n1; set n1 = 1; END // delimiter ; #在mysql中调用 set @x=3; call p4(@x); select @x; #在python中基于pymysql调用 cursor.callproc('p4',(3,)) print(cursor.fetchall()) #查询select的查询结果 cursor.execute('select @_p4_0;') print(cursor.fetchall())
#介绍 delimiter // create procedure p4( out status int ) BEGIN 1. 声明如果出现异常则执行{ set status = 1; rollback; } 开始事务 -- 由秦兵账户减去100 -- 方少伟账户加90 -- 张根账户加10 commit; 结束 set status = 2; END // delimiter ; #实现 delimiter // create PROCEDURE p5( OUT p_return_code tinyint ) BEGIN DECLARE exit handler for sqlexception BEGIN -- ERROR set p_return_code = 1; rollback; END; DECLARE exit handler for sqlwarning BEGIN -- WARNING set p_return_code = 2; rollback; END; START TRANSACTION; DELETE from tb1; #执行失败 insert into blog(name,sub_time) values('yyy',now()); COMMIT; -- SUCCESS set p_return_code = 0; #0代表执行成功 END // delimiter ; #在mysql中调用存储过程 set @res=123; call p5(@res); select @res; #在python中基于pymysql调用存储过程 cursor.callproc('p5',(123,)) print(cursor.fetchall()) #查询select的查询结果 cursor.execute('select @_p5_0;') print(cursor.fetchall())
删除存储过程
drop procedure proc_name;
函数（内置函数）
一、数学函数 ROUND(x,y) 返回参数x的四舍五入的有y位小数的值 RAND() 返回０到１内的随机值,可以通过提供一个参数(种子)使RAND()随机数生成器生成一个指定的值。 二、聚合函数(常用于GROUP BY从句的SELECT查询中) AVG(col)返回指定列的平均值 COUNT(col)返回指定列中非NULL值的个数 MIN(col)返回指定列的最小值 MAX(col)返回指定列的最大值 SUM(col)返回指定列的所有值之和 GROUP_CONCAT(col) 返回由属于一组的列值连接组合而成的结果 三、字符串函数 CHAR_LENGTH(str) 返回值为字符串str 的长度，长度的单位为字符。一个多字节字符算作一个单字符。 CONCAT(str1,str2,...) 字符串拼接 如有任何一个参数为NULL ，则返回值为 NULL。 CONCAT_WS(separator,str1,str2,...) 字符串拼接（自定义连接符） CONCAT_WS()不会忽略任何空字符串。 (然而会忽略所有的 NULL）。 CONV(N,from_base,to_base) 进制转换 例如： SELECT CONV('a',16,2); 表示将 a 由16进制转换为2进制字符串表示 FORMAT(X,D) 将数字X 的格式写为'#,###,###.##',以四舍五入的方式保留小数点后 D 位， 并将结果以字符串的形式返回。若 D 为 0, 则返回结果不带有小数点，或不含小数部分。 例如： SELECT FORMAT(12332.1,4); 结果为： '12,332.1000' INSERT(str,pos,len,newstr) 在str的指定位置插入字符串 pos：要替换位置其实位置 len：替换的长度 newstr：新字符串 特别的： 如果pos超过原字符串长度，则返回原字符串 如果len超过原字符串长度，则由新字符串完全替换 INSTR(str,substr) 返回字符串 str 中子字符串的第一个出现位置。 LEFT(str,len) 返回字符串str 从开始的len位置的子序列字符。 LOWER(str) 变小写 UPPER(str) 变大写 REVERSE(str) 返回字符串 str ，顺序和字符顺序相反。 SUBSTRING(str,pos) , SUBSTRING(str FROM pos) SUBSTRING(str,pos,len) , SUBSTRING(str FROM pos FOR len) 不带有len 参数的格式从字符串str返回一个子字符串，起始于位置 pos。带有len参数的格式从字符串str返回一个长度同len字符相同的子字符串，起始于位置 pos。 使用 FROM的格式为标准 SQL 语法。也可能对pos使用一个负值。假若这样，则子字符串的位置起始于字符串结尾的pos 字符，而不是字符串的开头位置。在以下格式的函数中可以对pos 使用一个负值。 mysql> SELECT SUBSTRING('Quadratically',5); -> 'ratically' mysql> SELECT SUBSTRING('foobarbar' FROM 4); -> 'barbar' mysql> SELECT SUBSTRING('Quadratically',5,6); -> 'ratica' mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila', -3); -> 'ila' mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila', -5, 3); -> 'aki' mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila' FROM -4 FOR 2); -> 'ki' 四、日期和时间函数 CURDATE()或CURRENT_DATE() 返回当前的日期 CURTIME()或CURRENT_TIME() 返回当前的时间 DAYOFWEEK(date) 返回date所代表的一星期中的第几天(1~7) DAYOFMONTH(date) 返回date是一个月的第几天(1~31) DAYOFYEAR(date) 返回date是一年的第几天(1~366) DAYNAME(date) 返回date的星期名，如：SELECT DAYNAME(CURRENT_DATE); FROM_UNIXTIME(ts,fmt) 根据指定的fmt格式，格式化UNIX时间戳ts HOUR(time) 返回time的小时值(0~23) MINUTE(time) 返回time的分钟值(0~59) MONTH(date) 返回date的月份值(1~12) MONTHNAME(date) 返回date的月份名，如：SELECT MONTHNAME(CURRENT_DATE); NOW() 返回当前的日期和时间 QUARTER(date) 返回date在一年中的季度(1~4)，如SELECT QUARTER(CURRENT_DATE); WEEK(date) 返回日期date为一年中第几周(0~53) YEAR(date) 返回日期date的年份(1000~9999) 重点: DATE_FORMAT(date,format) 根据format字符串格式化date值 mysql> SELECT DATE_FORMAT('2009-10-04 22:23:00', '%W %M %Y'); -> 'Sunday October 2009' mysql> SELECT DATE_FORMAT('2007-10-04 22:23:00', '%H:%i:%s'); -> '22:23:00' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1900-10-04 22:23:00', -> '%D %y %a %d %m %b %j'); -> '4th 00 Thu 04 10 Oct 277' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1997-10-04 22:23:00', -> '%H %k %I %r %T %S %w'); -> '22 22 10 10:23:00 PM 22:23:00 00 6' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1999-01-01', '%X %V'); -> '1998 52' mysql> SELECT DATE_FORMAT('2006-06-00', '%d'); -> '00' 五、加密函数 MD5() 计算字符串str的MD5校验和 PASSWORD(str) 返回字符串str的加密版本，这个加密过程是不可逆转的，和UNIX密码加密过程使用不同的算法。 六、控制流函数 CASE WHEN[test1] THEN [result1]...ELSE [default] END 如果testN是真，则返回resultN，否则返回default CASE [test] WHEN[val1] THEN [result]...ELSE [default]END 如果test和valN相等，则返回resultN，否则返回default IF(test,t,f) 如果test是真，返回t；否则返回f IFNULL(arg1,arg2) 如果arg1不是空，返回arg1，否则返回arg2 NULLIF(arg1,arg2) 如果arg1=arg2返回NULL；否则返回arg1 七、控制流函数小练习 #7.1、准备表 /* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : localhost_3306 Source Server Version : 50720 Source Host : localhost:3306 Source Database : student Target Server Type : MYSQL Target Server Version : 50720 File Encoding : 65001 Date: 2018-01-02 12:05:30 */ SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0; -- ---------------------------- -- Table structure for course -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `course`; CREATE TABLE `course` ( `c_id` int(11) NOT NULL, `c_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `t_id` int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`c_id`), KEY `t_id` (`t_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of course -- ---------------------------- INSERT INTO `course` VALUES ('1', 'python', '1'); INSERT INTO `course` VALUES ('2', 'java', '2'); INSERT INTO `course` VALUES ('3', 'linux', '3'); INSERT INTO `course` VALUES ('4', 'web', '2'); -- ---------------------------- -- Table structure for score -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `score`; CREATE TABLE `score` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `s_id` int(10) DEFAULT NULL, `c_id` int(11) DEFAULT NULL, `num` double DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=12 DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of score -- ---------------------------- INSERT INTO `score` VALUES ('1', '1', '1', '79'); INSERT INTO `score` VALUES ('2', '1', '2', '78'); INSERT INTO `score` VALUES ('3', '1', '3', '35'); INSERT INTO `score` VALUES ('4', '2', '2', '32'); INSERT INTO `score` VALUES ('5', '3', '1', '66'); INSERT INTO `score` VALUES ('6', '4', '2', '77'); INSERT INTO `score` VALUES ('7', '4', '1', '68'); INSERT INTO `score` VALUES ('8', '5', '1', '66'); INSERT INTO `score` VALUES ('9', '2', '1', '69'); INSERT INTO `score` VALUES ('10', '4', '4', '75'); INSERT INTO `score` VALUES ('11', '5', '4', '66.7'); -- ---------------------------- -- Table structure for student -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `student`; CREATE TABLE `student` ( `s_id` varchar(20) NOT NULL, `s_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `s_age` int(10) DEFAULT NULL, `s_sex` char(1) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`s_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of student -- ---------------------------- INSERT INTO `student` VALUES ('1', '鲁班', '12', '男'); INSERT INTO `student` VALUES ('2', '貂蝉', '20', '女'); INSERT INTO `student` VALUES ('3', '刘备', '35', '男'); INSERT INTO `student` VALUES ('4', '关羽', '34', '男'); INSERT INTO `student` VALUES ('5', '张飞', '33', '女'); -- ---------------------------- -- Table structure for teacher -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS `teacher`; CREATE TABLE `teacher` ( `t_id` int(10) NOT NULL, `t_name` varchar(50) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`t_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; -- ---------------------------- -- Records of teacher -- ---------------------------- INSERT INTO `teacher` VALUES ('1', '大王'); INSERT INTO `teacher` VALUES ('2', 'alex'); INSERT INTO `teacher` VALUES ('3', 'egon'); INSERT INTO `teacher` VALUES ('4', 'peiqi'); #7.2、统计各科各分数段人数.显示格式:课程ID,课程名称,[100-85],[85-70],[70-60],[ <60] select score.c_id, course.c_name, sum(CASE WHEN num BETWEEN 85 and 100 THEN 1 ELSE 0 END) as '[100-85]', sum(CASE WHEN num BETWEEN 70 and 85 THEN 1 ELSE 0 END) as '[85-70]', sum(CASE WHEN num BETWEEN 60 and 70 THEN 1 ELSE 0 END) as '[70-60]', sum(CASE WHEN num < 60 THEN 1 ELSE 0 END) as '[ <60]' from score,course where score.c_id=course.c_id GROUP BY score.c_id;
#1 基本使用 mysql> SELECT DATE_FORMAT('2009-10-04 22:23:00', '%W %M %Y'); -> 'Sunday October 2009' mysql> SELECT DATE_FORMAT('2007-10-04 22:23:00', '%H:%i:%s'); -> '22:23:00' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1900-10-04 22:23:00', -> '%D %y %a %d %m %b %j'); -> '4th 00 Thu 04 10 Oct 277' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1997-10-04 22:23:00', -> '%H %k %I %r %T %S %w'); -> '22 22 10 10:23:00 PM 22:23:00 00 6' mysql> SELECT DATE_FORMAT('1999-01-01', '%X %V'); -> '1998 52' mysql> SELECT DATE_FORMAT('2006-06-00', '%d'); -> '00' #2 准备表和记录 CREATE TABLE blog ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, NAME CHAR (32), sub_time datetime ); INSERT INTO blog (NAME, sub_time) VALUES ('第1篇','2015-03-01 11:31:21'), ('第2篇','2015-03-11 16:31:21'), ('第3篇','2016-07-01 10:21:31'), ('第4篇','2016-07-22 09:23:21'), ('第5篇','2016-07-23 10:11:11'), ('第6篇','2016-07-25 11:21:31'), ('第7篇','2017-03-01 15:33:21'), ('第8篇','2017-03-01 17:32:21'), ('第9篇','2017-03-01 18:31:21'); #3. 提取sub_time字段的值，按照格式后的结果即"年月"来分组 SELECT DATE_FORMAT(sub_time,'%Y-%m'),COUNT(1) FROM blog GROUP BY DATE_FORMAT(sub_time,'%Y-%m'); #结果 +-------------------------------+----------+ | DATE_FORMAT(sub_time,'%Y-%m') | COUNT(1) | +-------------------------------+----------+ | 2015-03 | 2 | | 2016-07 | 4 | | 2017-03 | 3 | +-------------------------------+----------+ 3 rows in set (0.00 sec)
自定义函数
# 自定义函数，不能进行select 等操作 #！！！注意！！！ #函数中不要写sql语句（否则会报错），函数仅仅只是一个功能，是一个在sql中被应用的功能 #若要想在begin...end...中写sql，请用存储过程
delimiter // create function f1( i1 int, i2 int) returns int BEGIN declare num int; set num = i1 + i2; return(num); END // delimiter ;
delimiter // create function f5( i int ) returns int begin declare res int default 0; if i = 10 then set res=100; elseif i = 20 then set res=200; elseif i = 30 then set res=300; else set res=400; end if; return res; end // delimiter ;
删除函数
drop function func_name;
执行函数
# 获取返回值 select UPPER('egon') into @res; SELECT @res; # 在查询中使用 select f1(11,nid) ,name from tb2;
流程控制
条件语句
delimiter // CREATE PROCEDURE proc_if () BEGIN declare i int default 0; if i = 1 THEN SELECT 1; ELSEIF i = 2 THEN SELECT 2; ELSE SELECT 7; END IF; END // delimiter ;
循环语句
delimiter // CREATE PROCEDURE proc_while () BEGIN DECLARE num INT ; SET num = 0 ; WHILE num < 10 DO SELECT num ; SET num = num + 1 ; END WHILE ; END // delimiter ;
delimiter // CREATE PROCEDURE proc_repeat () BEGIN DECLARE i INT ; SET i = 0 ; repeat select i; set i = i + 1; until i >= 5 end repeat; END // delimiter ;
BEGIN declare i int default 0; loop_label: loop set i=i+1; if i<8 then iterate loop_label; end if; if i>=10 then leave loop_label; end if; select i; end loop loop_label; END
索引
索引:就是一种数据结构，类似于书的目录。意味着以后在查询数据的应该先找目录再找数据，而不是一页一页的翻书，从而提升查询速度降低IO操作
索引在MySQL中也叫“键”,是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构
-
primary key
-
unique key
-
index key
注意foreign key不是用来加速查询用的，不在我们的而研究范围之内
上面的三种key，前面两种除了可以增加查询速度之外各自还具有约束条件，而最后一种index key没有任何的约束条件，只是用来帮助你快速查询数据
本质
通过不断的缩小想要的数据范围筛选出最终的结果，同时将随机事件(一页一页的翻)
变成顺序事件(先找目录、找数据)
也就是说有了索引机制，我们可以总是用一种固定的方式查找数据
一张表中可以有多个索引(多个目录)
""" 1 当表中有大量数据存在的前提下 创建索引速度会很慢 2 在索引创建完毕之后 对表的查询性能会大幅度的提升 但是写的性能也会大幅度的降低 """ 索引不要随意的创建！！！
b+树
""" 只有叶子节点存放的是真实的数据 其他节点存放的是虚拟数据 仅仅是用来指路的 树的层级越高查询数据所需要经历的步骤就越多(树有几层查询数据就需要几步) 一个磁盘块存储是有限制的 为什么建议你将id字段作为索引 占得空间少 一个磁盘块能够存储的数据多 那么久降低了树的高度 从而减少查询次数 """
""" 聚集索引指的就是主键 Innodb 只有两个文件 直接将主键存放在了idb表中 MyIsam 三个文件 单独将索引存在一个文件 """
""" 叶子节点存放的是数据对应的主键值 先按照辅助索引拿到数据的主键值 之后还是需要去主键的聚集索引里面查询数据 """
在辅助索引的叶子节点就已经拿到了需要的数据
# 给name设置辅助索引 select name from user where name='jason';
非覆盖索引
select age from user where name='jason';
详情：https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7274563.html#_label2
**准备** ```mysql #1. 准备表 create table s1( id int, name varchar(20), gender char(6), email varchar(50) ); #2. 创建存储过程，实现批量插入记录 delimiter $$ #声明存储过程的结束符号为$$ create procedure auto_insert1() BEGIN declare i int default 1; while(i<3000000)do insert into s1 values(i,'jason','male',concat('jason',i,'@oldboy')); set i=i+1; end while; END$$ #$$结束 delimiter ; #重新声明分号为结束符号 #3. 查看存储过程 show create procedure auto_insert1\G #4. 调用存储过程 call auto_insert1(); ``` ``` mysql # 表没有任何索引的情况下 select * from s1 where id=30000; # 避免打印带来的时间损耗 select count(id) from s1 where id = 30000; select count(id) from s1 where id = 1; # 给id做一个主键 alter table s1 add primary key(id); # 速度很慢 select count(id) from s1 where id = 1; # 速度相较于未建索引之前两者差着数量级 select count(id) from s1 where name = 'jason' # 速度仍然很慢 """ 范围问题 """ # 并不是加了索引，以后查询的时候按照这个字段速度就一定快 select count(id) from s1 where id > 1; # 速度相较于id = 1慢了很多 select count(id) from s1 where id >1 and id < 3; select count(id) from s1 where id > 1 and id < 10000; select count(id) from s1 where id != 3; alter table s1 drop primary key; # 删除主键 单独再来研究name字段 select count(id) from s1 where name = 'jason'; # 又慢了 create index idx_name on s1(name); # 给s1表的name字段创建索引 select count(id) from s1 where name = 'jason' # 仍然很慢！！！ """ 再来看b+树的原理，数据需要区分度比较高，而我们这张表全是jason，根本无法区分 那这个树其实就建成了“一根棍子” """ select count(id) from s1 where name = 'xxx'; # 这个会很快，我就是一根棍，第一个不匹配直接不需要再往下走了 select count(id) from s1 where name like 'xxx'; select count(id) from s1 where name like 'xxx%'; select count(id) from s1 where name like '%xxx'; # 慢 最左匹配特性 # 区分度低的字段不能建索引 drop index idx_name on s1; # 给id字段建普通的索引 create index idx_id on s1(id); select count(id) from s1 where id = 3; # 快了 select count(id) from s1 where id*12 = 3; # 慢了 索引的字段一定不要参与计算 drop index idx_id on s1; select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx'; # 针对上面这种连续多个and的操作，mysql会从左到右先找区分度比较高的索引字段，先将整体范围降下来再去比较其他条件 create index idx_name on s1(name); select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx'; # 并没有加速 drop index idx_name on s1; # 给name，gender这种区分度不高的字段加上索引并不难加快查询速度 create index idx_id on s1(id); select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id = 3 and email = 'xxx'; # 快了 先通过id已经讲数据快速锁定成了一条了 select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 慢了 基于id查出来的数据仍然很多，然后还要去比较其他字段 drop index idx_id on s1 create index idx_email on s1(email); select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 快 通过email字段一剑封喉 ``` #### 联合索引 ```mysql select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 如果上述四个字段区分度都很高，那给谁建都能加速查询 # 给email加然而不用email字段 select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3; # 给name加然而不用name字段 select count(id) from s1 where gender = 'male' and id > 3; # 给gender加然而不用gender字段 select count(id) from s1 where id > 3; # 带来的问题是所有的字段都建了索引然而都没有用到，还需要花费四次建立的时间 create index idx_all on s1(email,name,gender,id); # 最左匹配原则，区分度高的往左放 select count(id) from s1 where name='jason' and gender = 'male' and id > 3 and email = 'xxx'; # 速度变快 ```
浙公网安备 33010602011771号