畅游在数据库的海洋

Mysql学起来还真的挺好玩的，感觉写代码都不是什么事情，重要的是需要创建好每个表的结构，还有表和表之间的关联关系。

Mysql

• Linux上的Mysql的操作

1. 先需要在linux上安装MariaBD:可以参考linux公社的攻略：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-11/109048.htm
2. 启动mysql: cd /usr/bin  然后是 ./mysqld_safe &. 这时候可以通过 ps -ef | grep mysql语句来检查一下linux下的mysql是否已经启动。
3. 开始的时候可以通过 mysql -u root -p 进入，因为没有设置密码；如果需要设置密码：可以执行grant all on *.* to 'root'@'%' identified by '1234'
4. 关闭mysql: 通过grep查到mysql的进程号，然后kill进程就可

• mysql的操作

1. 数据库：增删改查：create/show/drop database  使用数据库：use database_name
2. 数据库中的表: 增删改查：create table table_name, delete table table_name, update table_name set ... where ..., select * from table_name

mysql 主要就是对数据库、数据库中个表格还有表格内容进行增删改查。就粘贴一下我的word笔记中的内容了。

 

	数据库	数据库中的表格	修改表格本身
增	create database liqingdb charset   utf-8	create table student( Id int auto_increment; #会自动增加的id Name char(32) not null, Age int not null, Primary key (id)); #在表中增加内容：inser into table_name (列名) values (列内容)	增加一列：性别 alter   table student add sex enum(“M”,”F”);
删	drop database liqingdb	delete from student where name=”liqing” 把表中name=liqing的数据删除 drop table table_name #删除表格	alter   table student drop age;
改		update student set name= “zhangzilong”, age = 33 where id =4 修改第四条的name 还有age.	alter table student modify   sex enum(“M”,”F”) not null #将sex这个设置为非空 Modify   是修改类型 alter table student change   sex gender char(32) not null default “X”; Change   可以同时修改很多个字段，把sex修改为gender， 然后改变了type, 初始值，能否为空等属性。   但是change是需要加行这个列的type的。
查	show database;	select * from student; delect column_name, column _name select * from student limit 2 offset 1;offset是从那一条开始查，limit是查几条 select * from student where id>3 and   age <10 条件查询 select * from student where register_date like "2017-04%" 查询studeng表， register_date列中日期为2017-04的 排序： select * from student order by id desc # 默认通常是升序排列，asc;  要是降序的话 是desc 分组统计： select name, count(*) from student group   by name #根据name来分组 count可以换一个名字 select name, count(*) as stu_name from   student group by name 可以求所有同名的人的年龄加和 select name, sum(age) from student group   by name 可以求所有同名人的年龄加和的同时，还可以求总年龄 select coalesce(name,"total"), sum(age) from student group by name with rollup;	desc   table #查看表格有哪些列的属性

mysql中的数据类型还有数据库的连接（inner join, left join, right join），可以参照alex的博客：http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5950372.html

• 事务：

1. 事务： 主要用于处理操作量大，数据复杂度高的数据。删除一个人，需要删除他的基本资料，信箱，文章等。
2. 事务可以保证多件事情一起完成，或者一起失败。
3. 事务用于增删改
4. 满足4个条件的才是事务: ACID, atomicity 原子性； consistency 稳定性，isolation隔离性，durability可靠性。
5. 开始事务： begin
6. 如果出现问题，可以rollback 回滚
7. 没有问题的话，commit()就可以保存修改

• 索引：

1. 在一个表中，可能需要关注的就两列，所以可以做两个索引。
2. 希望查找的速度变快，那么就需要索引。
3. 索引包含单列索引，一个表可以有多个索引。
4. 在查找的时候，有索引的话，速度会很快；但是在更新的时候，速度会变慢
5. 查看表中有哪些索引: select index from student; 默认主键就是索引
6. 增加一个索引： create index index_name on student(name(32))
7. 增加一个唯一索引： create unique index index_name on student(name(32));
8. 索引列的值必须唯一，但允许有空值。如果是组合索引，则列值的组合必须唯一
9. 删除：drop index index_name on student;

 Sqlalchemy

 

Mysql 的语言记起来比较困难，所以如果能通过ORM（object relation mapper, 关系映射）来管理会简单很多。

 

优点：

1.隐藏了数据访问细节，“封闭”的通用数据库交互，ORM的核心；

2.ORM使我们构造固化数据结构变得简单易行。

缺点：

1. 无可避免的，自动化意味着映射和关联管理，代价是牺牲性能。

 

• 主要步骤是：

第一步： 建立连接： engine =  create_engine(“mysql+pymysql://root:1234@192.168.102.128/liqingdb”, encoding= ‘utf-8’, echo= True)

第二步：建立一个基类：Base= declarative_base()

第三步：建立类

class User(Base):
    __tablename__='book'
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    pub_date = Column(DATE)

 

第四步:  Base.metadata.create_all(engine) #创建表结构

 

第五步：创建数据

 

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session_class = sessionmaker(bind=engine)

Session = Session_class() #生成一个实例

user_obj = User(name=”liqing”, password=”1234”)

Session.add(user_obj)

Session.commit()

 

• 增删该查

1. 增加

user_obj= User(name="zhangsan",password = "0000") #生成需要创建的数据对象

print(user_obj.name, user_obj.id) #这个时候id是没有值得

Session.add(user_obj)

print(user_obj.name,user_obj.id)

Session.commit()

2. 修改， 需要先获取到data, 然后通过first得到列表中的第一个元素

 

data= Session.query(User).filter(User.id>1).filter(User.id<3).first()

data.name = "wangwu"

data.password = "5555"

Session.commit()

3. 查找：特定的查找：data= Session.query(User).filter_by(name="liqing").all()

             范围的查找： data= Session.query(User).filter(User.id>2).all() 判断相等用==

4. 统计：把all 变成 count

print(Session.query(User).filter(User.name.in_(['liqing','wangwu'])).count())

5.分组：

from sqlalchemy import func

print(Session.query(User.name,func.count(User.name)).group_by(User.name).all())

6. 删除：

Session.query(User).filter_by(name="wangwu").delete()

Session.commit()

 

 

还有外键关联，多外键关联和多对多，写的不如alex老师的好。可以参考他的博文：http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5978329.html