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python操作mysql

安装：pip install pymsql

连接数据库的参数
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123',database='test',charset='utf8'）

coursor = conn.cursor() 默认返回的值是元组类型

coursor=conn.corsor(cursor=pymysql.cousors.DictCursor) 返回的值是字典类型（******）

res=cursor.fetchall 取出所有的数据，返回的是列表套字典

``res=cursor.fetone` 取出一条数据，返回的是字典类型

res=cursor.fetchmany(12) 制定获取多少条数据，返回的是列表套字典

pymysql的sql注入

因为过于相信用户输入的内容，根本没有做任何的校验
需要加上对用户输入的值进行校验
user = input('输入用户名：').strip()
pwd = input('输入密码：').strip()

解决方法：
sql="select * from user where name =%s and password=%s"

连接数据库的参数
conn=pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123',database='test',charset='utf8'）
coursor=conn.corsor(cursor=pymysql.cousors.DictCursor) 返回的值是字典类型

判断：
if res:
	print('登录成功')
else:
	print('登录失败')
    
    
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():取出size条数据 返回的是列表套字典
	
    

pymsql增加数据
sql = "insert into user (name,password) values (%s,%s)"

cursor.execute(sql,('fsfhs','fhdsafhosa')) #新增一条数据

print(cursor.lastrowid)#获取最后一行的ID值

#加如下代码
conn.commit()

# data = [
#     ('zekai1', 'qwe'),
#     ('zekai2', 'qwe1'),
#     ('zekai3', 'qwe2'),
#     ('zekai4', 'qwe3'),
# ]
cursor.executemany(sql,data)  #新增多条数据

pymsql 修改数据

sql = "updata 表名 set name=%s where id=%s"
cursor.execute(sql,('hsdfs',2))

pymsql 删除数据
sql = "delete from 表名 where id=%s"

pymsql 插入300w条数据
sql = "insert into 表名 (字段名1，字段名2)values (%s , %s)"
data = []
for i in range(3000000):
	info = ('zhangsan'+str(i),'zhangsan'+str(i)+'dsahfsdah')
	data.append(info)

索引

为啥使用索引以及索引的作用：

​ 使用索引就是为了提高查询的效率

类比：

​ 字典中的目录

索引的本质：

​ 一个特殊的文件

索引底层的原理：

​ B+树

索引的种类：

​ 主键索引：加速查找+不能重复+不能为空 primary key

​ 唯一索引：加速查找+不能重复 unique（name）

​ 联合唯一索引：unique（name，email）

​ 例子：

​ zekai 123@qq.com

​ 普通索引：加速查找 index（name）

​ 联合索引 ： index（name，email）

索引的创建：

主键索引：
  新增主键索引:
1.		create table xxx(
  		id int auto_increment,
  		primary key(id)
  	)
2.alter table xxx change id id int auto_increment primary key;
3.alter table xxx add primary key(id);

显示索引：
  show create table t2;
  show index from table;	
  				
删除主索引：
更改语句：alter table t2 modify id int; #auto_increment自增和primary key主键 在一起必须更改为int后才能删除
alter table t2 drop primary key;

删除主键索引：
  alter  table xxx drop primary key;    
  
唯一索引:
  新增
1.create table xxx(
  id int auto_increment,
  name varchar(32) not null default '',
  unique u_name (name)
)charset utf8;
2.create unique index 索引名 on 表名 (字段名)；
3.alter table xxx add unique index ix_name (name)

删除：
  alter table xxx drop index u_name;

普通索引：
  新增：
1.create table xxx(
  id int auto_increment,
  name varchar(32) not null default '',
  index u_name (name)
)charset utf8;
2.create index 索引名 on 表名 (字段名);
3.alter table xxx add index ix_name (name)

删除：
alter table xxx drop index u_name;

索引的优缺点：

通过观察 *.ibd文件可知：

1.索引加快了查询速度

2.但加了索引之后，会占用大量的磁盘空间

​

索引加的越多越好？

不是

不会命中索引的情况：

1.不能在sql语句中，进行四则运算，会降低sql的查询效率

2.使用函数

select *from xxx where reverse（email）=‘zekai’；

3.类型不一致

如果列是字符串类型，传入条件必须用引号引起来，不然...

select * from xxx where email =999;

4.order by

select name from xx order by email desc;

当根据索引排序的时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢

select email from xxx order by email desc；

特别的：如果对主键排序，则还是速度很快

5.count（1）或count（列）代替count（*）在mysql中没有差别了

6.组合索引最左前缀

什么时候会创建联合索引？

根据公司业务场景，在最常用的几列上添加索引

select * from user where name=‘zekai’ and email = ‘zekai@qq.com’；

如果遇到上述的业务情况，错误的做法：

index ix_name (name),

index ix_email (email)

正确的做法：

index ix_name_email(name,email)

如果组合索引为：ix_name_email (name,email)

where name='zekai' and email ='xxx' ------->命中索引

where name='zekai'----->命中索引

where email=‘zekai@qq.com’---->未命中索引

如果直接查最后一个字段会降低执行查询效率，如果间断性的查询字段，

会降低查询效率

7.explain（类似得到一个报表）

explain select * from 表名 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
			
				
				索引覆盖：
					
					select id from user where id=2000;

慢查询日志

查看慢sql的相关变量

show variables like '%slow%';

+---------------------------+-----------------------------------------------+
				| 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:\mysql-5.7.28\data\DESKTOP-910UNQE-slow.log | ## 慢SQL记录的位置
				+---------------------------+-----------------------------------------------+
				5 rows in set, 1 warning (0.08 sec)
				
				mysql> show variables like '%long%';
				+----------------------------------------------------------+-----------+
				| Variable_name                                            | Value     |
				+----------------------------------------------------------+-----------+
				| long_query_time                                          | 10.000000 |
				

			
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-5.7.28/data/myslow.log';
set global long_query_time=1;