【2020Python修炼记】MySQL之 视图、触发器、事务、存储过程、函数、索引
【目录】(其余均为了解知识)
一 视图
二 触发器
三 事务(掌握)
四 存储过程
五 函数
六 流程控制
七、索引理论
一、视图
1、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。
即 视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次可以直接使用,其实视图也是表
2、为何要用视图
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
3、如何使用视图
(1)临时表应用举例:
#两张有关系的表 mysql> select * from course; +-----+--------+------------+ | cid | cname | teacher_id | +-----+--------+------------+ | 1 | 生物 | 1 | | 2 | 物理 | 2 | | 3 | 体育 | 3 | | 4 | 美术 | 2 | +-----+--------+------------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> select * from teacher; +-----+-----------------+ | tid | tname | +-----+-----------------+ | 1 | 张磊老师 | | 2 | 李平老师 | | 3 | 刘海燕老师 | | 4 | 朱云海老师 | | 5 | 李杰老师 | +-----+-----------------+ 5 rows in set (0.00 sec) #查询李平老师教授的课程名 mysql> select cname from course where teacher_id = (select tid from teacher where tname='李平老师'); +--------+ | cname | +--------+ | 物理 | | 美术 | +--------+ 2 rows in set (0.00 sec) #子查询出临时表,作为teacher_id等判断依据 select tid from teacher where tname='李平老师'
(2)创建视图—— CREATE VIEW 视图名称 AS SQL语句
#语法:CREATE VIEW 视图名称 AS SQL语句 create view teacher_view as select tid from teacher where tname='李平老师'; #于是查询李平老师教授的课程名的sql可以改写为 mysql> select cname from course where teacher_id = (select tid from teacher_view); +--------+ | cname | +--------+ | 物理 | | 美术 | +--------+ 2 rows in set (0.00 sec) #!!!注意注意注意: #1. 使用视图以后就无需每次都重写子查询的sql,但是这么效率并不高,还不如我们写子查询的效率高 #2. 而且有一个致命的问题: 视图是存放到数据库里的,如果我们程序中的sql过分依赖于数据库中存放的视图,
那么意味着,一旦sql需要修改且涉及到视图的部分,则必须去数据库中进行修改, 而通常在公司中数据库有专门的DBA负责,你要想完成修改,必须付出大量的沟通成本DBA可能才会帮你完成修改,极其地不方便
(3)使用视图
#修改视图,原始表也跟着改 mysql> select * from course; +-----+--------+------------+ | cid | cname | teacher_id | +-----+--------+------------+ | 1 | 生物 | 1 | | 2 | 物理 | 2 | | 3 | 体育 | 3 | | 4 | 美术 | 2 | +-----+--------+------------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> create view course_view as select * from course; #创建表course的视图 Query OK, 0 rows affected (0.52 sec) mysql> select * from course_view; +-----+--------+------------+ | cid | cname | teacher_id | +-----+--------+------------+ | 1 | 生物 | 1 | | 2 | 物理 | 2 | | 3 | 体育 | 3 | | 4 | 美术 | 2 | +-----+--------+------------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> update course_view set cname='xxx'; #更新视图中的数据 Query OK, 4 rows affected (0.04 sec) Rows matched: 4 Changed: 4 Warnings: 0 mysql> insert into course_view values(5,'yyy',2); #往视图中插入数据 Query OK, 1 row affected (0.03 sec) mysql> select * from course; #发现原始表的记录也跟着修改了 +-----+-------+------------+ | cid | cname | teacher_id | +-----+-------+------------+ | 1 | xxx | 1 | | 2 | xxx | 2 | | 3 | xxx | 3 | | 4 | xxx | 2 | | 5 | yyy | 2 | +-----+-------+------------+ 5 rows in set (0.00 sec)
注意: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。
(4)修改视图
修改视图 语法:ALTER VIEW 视图名称 AS SQL语句 mysql> alter view teacher_view as select * from course where cid>3; Query OK, 0 rows affected (0.04 sec) mysql> select * from teacher_view; +-----+-------+------------+ | cid | cname | teacher_id | +-----+-------+------------+ | 4 | xxx | 2 | | 5 | yyy | 2 | +-----+-------+------------+ 2 rows in set (0.00 sec)
(5)删除视图
语法:DROP VIEW 视图名称
DROP VIEW teacher_view
二、触发器
1、什么是触发器
使用触发器可以定制用户对表进行【增、删、改】操作时前后的行为,注意:没有查询
使用触发器可以帮助我们实现监控、日志...
2、基本语法结构
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 ;
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# 案例 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'), ('jason','0755','cat /etc/passwd',NOW(),'no'), ('jason','0755','useradd xxx',NOW(),'no'), ('jason','0755','ps aux',NOW(),'yes'); # 删除触发器 drop trigger tri_after_insert_cmd;
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# 插入前 CREATE TRIGGER tri_before_insert_tb1 BEFORE INSERT ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 插入后 CREATE TRIGGER tri_after_insert_tb1 AFTER INSERT ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 删除前 CREATE TRIGGER tri_before_delete_tb1 BEFORE DELETE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 删除后 CREATE TRIGGER tri_after_delete_tb1 AFTER DELETE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 更新前 CREATE TRIGGER tri_before_update_tb1 BEFORE UPDATE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END # 更新后 CREATE TRIGGER tri_after_update_tb1 AFTER UPDATE ON tb1 FOR EACH ROW BEGIN ... END
使用触发器:
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:
drop trigger tri_after_insert_cmd;
三、事务
1、什么是事务
事务用于将某些操作的多个SQL作为原子性操作。
(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),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。
MySQL 事务主要用于处理操作量大,复杂度高的数据。比如说,在人员管理系统中,你删除一个人员,你既需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等,这样,这些数据库操作语句就构成一个事务!
在 MySQL 中只有使用了 Innodb 数据库引擎的数据库或表才支持事务。
事务处理可以用来维护数据库的完整性,保证成批的 SQL 语句要么全部执行,要么全部不执行。
事务用来管理 insert,update,delete 语句
2、事务的作用
【保证对数据操作的安全性】
例子:还钱
付钱方和收款方,存在多条操作;
在操作多条数据的时候,可能会出现某些操作不成功的情况
【事务的四大特性——ACID】
A:原子性 atomicity
一个事务是不可分割的单位,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 consistency
事务必须是使数据库从一个一致性的状态 变为另外一个 一致性的状态
一致性跟原子性是密切相关的
I:隔离性 isolation
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以及使用的数据,对并发的其他事务是隔离的,并发执行的事务之间也是互不干扰的)
D:持久性 durability
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
3、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;
事务控制语句BEGIN 或 START TRANSACTION 显式地开启一个事务; COMMIT 也可以使用 COMMIT WORK,不过二者是等价的。COMMIT 会提交事务,并使已对数据库进行的所有修改成为永久性的; ROLLBACK 也可以使用 ROLLBACK WORK,不过二者是等价的。回滚会结束用户的事务,并撤销正在进行的所有未提交的修改; SAVEPOINT identifier,SAVEPOINT 允许在事务中创建一个保存点,一个事务中可以有多个 SAVEPOINT; RELEASE SAVEPOINT identifier 删除一个事务的保存点,当没有指定的保存点时,执行该语句会抛出一个异常; ROLLBACK TO identifier 把事务回滚到标记点; SET TRANSACTION 用来设置事务的隔离级别。InnoDB 存储引擎提供事务的隔离级别有READ UNCOMMITTED、READ COMMITTED、REPEATABLE READ 和 SERIALIZABLE。 MYSQL 事务处理主要有两种方法: 1、用 BEGIN, ROLLBACK, COMMIT来实现 BEGIN 开始一个事务 ROLLBACK 事务回滚 COMMIT 事务确认 2、直接用 SET 来改变 MySQL 的自动提交模式: SET AUTOCOMMIT=0 禁止自动提交 SET AUTOCOMMIT=1 开启自动提交
"""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';
mysql> use RUNOOB; Database changed mysql> CREATE TABLE runoob_transaction_test( id int(5)) engine=innodb; # 创建数据表 Query OK, 0 rows affected (0.04 sec) mysql> select * from runoob_transaction_test; Empty set (0.01 sec) mysql> begin; # 开始事务 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> insert into runoob_transaction_test value(5); Query OK, 1 rows affected (0.01 sec) mysql> insert into runoob_transaction_test value(6); Query OK, 1 rows affected (0.00 sec) mysql> commit; # 提交事务 Query OK, 0 rows affected (0.01 sec) mysql> select * from runoob_transaction_test; +------+ | id | +------+ | 5 | | 6 | +------+ 2 rows in set (0.01 sec) mysql> begin; # 开始事务 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> insert into runoob_transaction_test values(7); Query OK, 1 rows affected (0.00 sec) mysql> rollback; # 回滚 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql> select * from runoob_transaction_test; # 因为回滚所以数据没有插入 +------+ | id | +------+ | 5 | | 6 | +------+ 2 rows in set (0.01 sec) mysql>
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savepoint 是在数据库事务处理中实现“子事务”(subtransaction),也称为嵌套事务的方法。事务可以回滚到 savepoint 而不影响 savepoint 创建前的变化, 不需要放弃整个事务。 ROLLBACK 回滚的用法可以设置保留点 SAVEPOINT,执行多条操作时,回滚到想要的那条语句之前。 使用 SAVEPOINT SAVEPOINT savepoint_name; // 声明一个 savepoint ROLLBACK TO savepoint_name; // 回滚到savepoint 删除 SAVEPOINT 保留点再事务处理完成(执行一条 ROLLBACK 或 COMMIT)后自动释放。 MySQL5 以来,可以用: RELEASE SAVEPOINT savepoint_name; // 删除指定保留点
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
四、存储过程
1、什么是存储过程
2、基本使用
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();
3、三种开发模型
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
【第一种】
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
【第二种】
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
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
【第三种】
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——如:ORM框架
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
4、存储过程的具体演示
delimiter $$ create procedure p1( in m int, # 只进不出 m不能返回出去 in n int, out res int # 该形参可以返回出去 ) begin select tname from teacher where tid>m and tid<n; set res=666; # 将res变量修改 用来标识当前的存储过程代码确实执行了 end $$ delimiter ; # 针对形参res 不能直接传数据 应该传一个变量名 # 定义变量 set @ret = 10; # 查看变量对应的值 select @ret;
5、在pymysql 模块中,如何调用存储过程
import pymysql conn = pymysql.connect( host = '127.0.0.1', port = 3306, user = 'root', passwd = '123456', db = 'day48', charset = 'utf8', autocommit = True ) cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) # 调用存储过程 cursor.callproc('p1',(1,5,10)) """ @_p1_0=1 @_p1_1=5 @_p1_2=10 """ # print(cursor.fetchall()) cursor.execute('select @_p1_2;') print(cursor.fetchall())
五、函数
https://www.runoob.com/mysql/mysql-functions.html
跟存储过程是有区别的,存储过程是自定义函数,函数就类似于是内置函数
('jason','0755','ls -l /etc',NOW(),'yes') 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'); select date_format(sub_time,'%Y-%m'),count(id) from blog group by date_format(sub_time,'%Y-%m');
六、流程控制
# if判断 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 ; # while循环 delimiter // CREATE PROCEDURE proc_while () BEGIN DECLARE num INT ; SET num = 0 ; WHILE num < 10 DO SELECT num ; SET num = num + 1 ; END WHILE ;
七、索引理论
1、索引
https://www.runoob.com/mysql/mysql-index.html
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时候,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
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)
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!!!
2、
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
3、
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
4、
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
5、
# 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';
6、
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
**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 ``` 总结:上面这些操作,你感兴趣可以敲一敲,不感兴趣你就可以不用敲了,权当看个乐呵。理论掌握了就行了 慢查询日志 设定一个时间检测所有超出该时间的sql语句,然后针对性的进行优化
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🐱不负韶华,只争朝夕🍚