1.多表查询 => 转化为一张联合大表 2.可视化工具 3.pymysql模块
create table dep( id int primary key auto_increment, name varchar(16), work varchar(16) ); create table emp( id int primary key auto_increment, name varchar(16), salary float, dep_id int ); insert into dep values(1, '市场部', '销售'), (2, '教学部', '授课'), (3, '管理部', '开车'); insert into emp(name, salary, dep_id) values('egon', 3.0, 2),('yanghuhu', 2.0, 2),('sanjiang', 10.0, 1),('owen', 88888.0, 2),('liujie', 8.0, 1),('yingjie', 1.2, 0);
''' # 需求: # 查看每位员工的部门的所有信息 select * from emp; select * from dep; # 子查询, 最终结果只能显示单表的信息, 但需求是同时显示两张表的信息 => 先将两张表合成一张表 select * from emp where dep_id in (select id from dep); #只能显示由部门的成员信息 ''' ''' 笛卡尔积: 集合 X{a, b} * Y{o, p, q} => Z{{a, o}, {a, p}, {a, q}, {b, o}, {b, p}, {b, q}} 交叉查询: select * from emp, dep; | select * from emp course join dep; 这两个结果一样 ''' ''' 下面做了筛选,结果小于等于完整的数据,所以是非笛卡尔积 select * from emp, dep where db2.emp.dep_id = db2.dep.id; # 同sql语句上表现是从两张表拿数据 # 注意: 同时查询两张表形成的新表可以称之为虚拟表, 原表与表之间可能存在重复字段, 同时使用时需要明确所属表,必要时还需明确所属数据库 '''
多表连接(*****) 本质:转换成虚拟的单表
内连接
''' inner join on 内连接:结果为两张表有对应关系的数据(emp有dep没有,emp没有dep有的记录均不会被虚拟表展示) 语法:左表 inner join 右表 on 两表有关联的字段的条件, on就是产生对于关系的(连接的依据) eg:select * from emp inner join dep on emp.dep_id = dep.id; '''
''' left join on 左连接:在内连接的基础上还保留左表特有的记录 语法:左表 left join 右表 on 两表有关联的字段的条件 eg:select emp.name '员工', dep.name '部门', dep.work '职责' from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id; '''
''' right join on 右连接:在内连接的基础上还保留右表特有的记录 语法:左表 right join 右表 on 两表有关联的字段的条件 eg:select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id; ''' ''' 内连接,左连接,右连接总结: 在连接语法join 前就是左表, 后就是右表 采用的是left关键词就是左连接, right关键词就是右连接, inner关键词就是内连接 '''
''' 全连接:在内连接的基础上分别保留这左表及右表特有的记录 语法:mysql没有full join on语法,但可以通过去重达到效果 eg: select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id union select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id; 其中union就是将两个表连接起来并达到去重的效果 '''
''' 1.查询每一位员工对应的工作职责 分析:每一位员工那么员工的信息要被全部保留:左表如果为emp表,那么左表的信息要被全部保留,用左连接 左表如果为dep表,那么右表的信息要被全部保留,用右连接 select emp.name,dep.work from emp left join dep on emp.dep_id=dep.id; select emp.name,dep.work from dep right join emp on emp.dep_id=dep.id; 2.查询每一个部门下的员工们及员工职责 分析: 每一个部门=>那么部门的信息要被全部保留并且需要分组 员工职责=>dep.work,由于分组不能直接被查询=>需要用聚合函数处理 员工们=>emp.name做拼接=>group_concat(emp.name) 分组的字段=>部门=>emp.dep_id 左表如果为emp表,那么右表的信息要被全部保留,使用右连接 左表如果为dep表,那么左表的信息要被全部保留,使用左连接 select max(dep.name),max(dep.work),group_concat(emp.name) from emp right join dep on emp.dep_id=dep.id group by emp.dep_id; select max(dep.name),max(dep.work),group_concat(emp.name) from dep left join emp on emp.dep_id=dep.id group by emp.dep_id; ''' ''' 注意:on的优先级高于group by 所以on在group by 的左边 '''
''' 1. 安装navicat 2.连接数据库,并建库 3.创建表、设置字段、插入数据 4.新建查询 查询在上面点击有新建查询 ''' sql文件注释:单行注释 -- abc; 不会报错,有分号,--后要加空格 多行注释 /*abc*/ 不会报错,没有分号 # abc; 有分号,#后要加空格
# 模块pymysql # 按照并导入pymysql: pip3 insatll pymysql # 通过pymysql操作数据库分四步: ''' 1.建立连接 conn = pymysql.connect(host="localhost", port=3306, db='db3', user='root', password='root') #user和密码必须加引号,密码是数字也要加引号 2.设置字典类型游标 cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) #设置字典类型的游标方便取值 3.执行sql语句并使用执行结果 # 书写sql语句 sql = 'select * from emp' # 执行sql语句, 有返回值, 返回值为得到的记录行数 line = cursor.execute(sql) print(line) # 使用执行的结果: fetchone())当前游标往后获取一行记录 fetchall()当前游标往后所有的记录 #游标移动 scroll(num, mode="relative|absolute") relative: 游标从当前位置往后移动num行 ablolute: 游标从头往后移动num行, 一般可以结合line来使用能定位到任意位置 tag = cursor.fetchone() # fetch 拿取,第一次执行拿到第一条结果 print(tag) print(tag['salary']) tag = cursor.fetchone() # 第二次执行拿到第二条结果 print(tag) cursor.scroll(1, mode='relative') # 偏移第三条 # cursor.scroll(line - 1, mode='absolute') # 指针绝对, 游标永远从头开始偏移 tags = cursor.fetchall() # 第四条开始拿数据直到最后 print(tags) 4.断开连接 cursor.close() conn.close() '''
# 什么是sql注入: # 通过书写sql包含(注释相关的)特殊字符, 让原有的sql执行顺序发生改变, 从而改变执行得到的sql #sql中的注释:/**/ | -- | # # 目的: # 绕过原有的sql安全认证, 达到对数据库攻击的目的 # 没有处理sql注入的写法 ''' import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='940828',db='db3') cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) #登录功能 #得到用户输入的账户密码 user = input('请输入用户名:').strip() pwd = input('请输入密码:').strip() #和数据库的账号密码进行比对 sql = 'select * from user where user="%s" and pwd="%s"' %(user,pwd) #%s为什么要用双引号????如果后面数据是字符串形式必须加双引号,是数字形式可加可不加.所以必须加上 res=cursor.execute(sql) if res: print('登录成功!') else: print('登录失败!') cursor.close() conn.close() ''' # sql注入 # 1.知道用户名: henry" -- hehe | ooo # select * from user where usr="henry" -- hehe" and pwd="ooo" #这样是把-- 后面的代码当成注释 # 2.不知道用户名 aaa" or 1=1 -- hehe | 000 # select * from user where usr="aaa" or 1=1 -- hehe" and pwd="000" #第一个or判断为真,-- 后面的代码当成注释 # 处理sql注入 # 处理方式 # 对输入的账户密码做完全处理 => 不可能形成达到sql注入的特殊语法 => 正则 sql = 'select * from user where usr=%s and pwd=%s' res = cursor.execute(sql, (usr, pwd)) #这个%s为什么不用双引号?用双引号会报错!
# 增 # 增sql语句 sql1 = 'insert into user(user, pwd) values (%s, %s)' #cursor执行sql语句,在内存中完成了对数据的插入, 但不能将数据存放到硬盘 # 会将id完成自增,如果第一次运行没有将数据放到硬盘,那么接下来运行并将数据写到硬盘id会跳过一位. # 在内存中一次插入一条 cursor.execute(sql1, ("opq", "123")) # 在内存中一次插入多条 cursor.executemany(sql1, [("aaa", "000"), ("bbb", "111")]) # 将内存中的数据提交到硬盘中 conn.commit() #删 sql2 = 'delete from user where user=%s' cursor.execute(sql2,('lzq')) conn.commit() #改 sql3 = 'update user set pwd=%s where user=%s' cursor.execute(sql3,('wade','wade')) conn.commit()