MySQL数据库基础
一、数据库相关概念
1.1 什么是数据库
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
通俗来说：所谓数据库，其实就是有点类似于excel表格，主要就是用来管理数据，对数据进行增删改查的。所以某种程度上来说，excel也可以看成一个简单的数库，只不过是在文件中对数据的读写速度相对较慢，所以现在我们使用数据库管理系统来管理和存储大量的数据
1.2 数据库分类
- 关系型数据库，如 MySQL，Oracle，SqlServer等
- 非关系型数据库，如 Redis，Mongodb，Memcache等
1.3 关系型数据库的特点
- 数据以表格的形式出现
- 每行为各种记录的数据
- 每列为记录名称所对应的数据域
- 许多的行和列组成一张表单
- 若干的表单组成database
1.4 关系型数据库的常用术语
- 数据库: 数据库是一些关联表的集合。
- 数据表: 在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。
- 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。
- 行：一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
- 冗余：存储两倍数据，冗余可以使系统速度更快。(在查询时可能经常需要在多个表之间进行连接查询；而进行连接操作会降低查询速度。例如，学生的信息存储在student表中，院系信息存储在department表中。通过student表中的dept_id字段与department表建立关联关系。如果要查询一个学生所在系的名称，必须从student表中查找学生所在院系的编号（dept_id），然后根据这个编号去department查找系的名称。如果经常需要进行这个操作时，连接查询会浪费很多的时间。因此可以在student表中增加一个冗余字段dept_name，该字段用来存储学生所在院系的名称。这样就不用每次都进行连接操作了。)
- 主键：主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。你可以使用主键来查询数据。
- 外键：外键用于关联两个表。
- 复合键：复合键（组合键）将多个列作为一个索引键，一般用于复合索引。
- 索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。
二、认识MYSQL
MySQL是最流行的关系型数据库管理系统，在WEB应用方面MySQL是最好的RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司
2.1 MySQL的特点
- MySQL是开源的，所以你不需要支付额外的费用。
- MySQL使用标准的SQL数据语言形式。
- MySQL可以允许于多个系统上，并且支持多种语言。这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Perl、PHP、Eiffel、Ruby和Tcl等。
- MySQL对PHP有很好的支持，PHP是目前最流行的Web开发语言。
- MySQL支持大型数据库，支持5000万条记录的数据，32位系统表文件最大可支持4GB，64位系统支持最大的表文件为8TB。
- MySQL是可以定制的，采用了GPL协议，你可以修改源码来开发自己的Mysql系统
2.2 MySQL逻辑分层
三、数据库的安装
3.1 Windows版本
3.1.1 下载
3.1.2 解压
如果想要让让MySQL安装在指定目录，那么就将解压后的文件夹移动到指定目录，如：C:\mysql-5.7.16-winx64
3.1.3 服务端初始化
MySQL解压后的 bin 目录下有一大堆的可执行文件，执行如下命令初始化数据
cd c:\mysql-5.7.16-winx64\bin mysqld --initialize-insecure
3.1.4 启动MySQL服务器
# 进入可执行文件目录 cd c:\mysql-5.7.16-winx64\bin # 启动MySQL服务 mysqld
3.1.5 启动MySQL客户端并连接MySQL服务
由于初始化时使用的【mysqld –initialize-insecure】命令，其默认未给root账户设置密码
# 进入可执行文件目录 cd c:\mysql-5.7.16-winx64\bin # 连接MySQL服务器 mysql -u root -p # 提示请输入密码，直接回车
登录成功后
MySQL服务端已经安装成功并且客户端已经可以连接上，以后再操作MySQL时，只需要重复上述4、5步骤即可。但是，在4、5步骤中重复的进入可执行文件目录比较繁琐，如想日后操作简便，可以做如下操作：
1. 添加环境变量
将MySQL可执行文件添加到环境变量中，从而执行执行命令即可
右键计算机】--》【属性】--》【高级系统设置】--》【高级】--》【环境变量】--》【在第二个内容框中找到 变量名为Path 的一行，双击】 --> 【将MySQL的bin目录路径追加到变值值中，用 ； 分割】 如： C:\Program Files (x86)\Parallels\Parallels Tools\Applications;%SystemRoot%\system32;%SystemRoot%;%SystemRoot%\System32\Wbem;%SYSTEMROOT%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Python27;C:\Python35;C:\mysql-5.7.16-winx64\bin2. 将MySQL服务制作成windows服务
上一步解决了一些问题，但不够彻底，因为在执行【mysqd】启动MySQL服务器时，当前终端会被hang住，那么做一下设置即可解决此问题：
# 制作MySQL的Windows服务，在终端执行此命令： "c:\mysql-5.7.16-winx64\bin\mysqld" --install # 移除MySQL的Windows服务，在终端执行此命令： "c:\mysql-5.7.16-winx64\bin\mysqld" --remove注册成服务之后，以后再启动和关闭MySQL服务时，仅需执行如下命令：
# 启动MySQL服务 net start mysql # 关闭MySQL服务 net stop mysql
3.2 Linux版本
https://www.cnblogs.com/wangyong123/articles/11605254.html
四、数据库操作
4.1 显示数据库
SHOW DATABASE默认数据库：
mysql - 用户权限相关数据
test - 用户用户测试数据
informatin_schema - MySQL本身架构相关数据
4.2 创建数据库
CREATE DATABASE 数据库名称 DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
4.3 使用数据库
USE db_name
4.4 用户管理
4.4.1 创建用户
create user '用户名'@'IP地址' identified by '密码';create user 'wangyong'@'192.168.1.123' identified by '123qwe'; create user 'wangyong'@'192.168.1.%' identified by '123qwe'; create user 'wangyong'@'%' identified by '123qwe';
4.4.2 删除用户
drop user '用户名'@'IP地址';
4.4.3 修改用户
rename user '用户名'@'IP地址'; to '新用户名'@'IP地址';
4.4.4 修改密码
set password for '用户名'@'IP地址' = Password('新密码')
4.5 授权管理
show grants for '用户'@'IP地址' -- 查看权限 grant 权限 on 数据库.表 to '用户'@'IP地址' -- 授权 revoke 权限 on 数据库.表 from '用户'@'IP地址' -- 取消权限
4.5.1 授权目标数据库的各种方式
数据库名.* 数据库中的所有 数据库名.表 指定数据库中的某张表 数据库名.存储过程 指定数据库中的存储过程 *.* 所有数据库
4.5.2 授权用户的各类方式
用户名@IP地址 用户只能在改IP下才能访问 用户名@192.168.1.% 用户只能在改IP段下才能访问(通配符%表示任意) 用户名@% 用户可以再任意IP下访问(默认IP地址为%)常见案例
grant all privileges on db1.tb1 TO '用户名'@'IP' grant select on db1.* TO '用户名'@'IP' grant select,insert on *.* TO '用户名'@'IP' revoke select on db1.tb1 from '用户名'@'IP'
1. 给db1下的所有文件查看权限： grant select on db1.* to 'wangyong'@'%'; 2. 给所有数据库的查看权限： grant select on *.* to 'wangyong'@'%'; 3. 给db1下的所有文件查看，插入，删除权限： grant select, insert, delete on db1.* to 'wangyong'@'%';
操作完成之后，不会立即生效，要想立即生效，可以如下操作：
flush privileges，将数据读取到内存中，从而立即生效
五、MySQL数据类型
数据库建表语句
create table 表名 ( 列1 [列属性 是否为null 默认值], 列2 [列属性 是否为null 默认值], ..... 列n [列属性 是否为null 默认值] )engine = 存储引擎 charset = 字符集
5.1 数值型
补充：
unsigned表示为无符号 float(M,D) 浮点型 decimal(M,D) 定点型 比float更加的精准 M: 精度（总位数）D: 标度（小数位）
5.2 字符创类型
5.3 时间日期类型
5.4 特殊的NULL类型
- NULL 不是假,也不是真,而是”空”
- NULL 的判断只能用is null,is not null
- NULL 影响查询速度,一般避免使值为NULL
六、 数据表操作
6.1 创建表
create table 表名 ( 列1 [列属性 是否为null 默认值], 列2 [列属性 是否为null 默认值], ..... 列n [列属性 是否为null 默认值] )engine = 存储引擎 charset = 字符集
6.1.1 解释说明
是否为null
not null - 不可空 null - 可空
默认值
创建列时可以指定默认值，当插入数据时如果未主动设置，则自动添加默认值
create table tb1( id int not null default 2, num int not null )
自增
如果为某列设置自增列，插入数据时无需设置此列，默认将自增（表中只能有一个自增列）
create table tb1( nid int not null auto_increment primary key, num int null ) 或 create table tb1( nid int not null auto_increment, num int null, index(nid) )
6.1.2 注意
对于自增列，必须是索引（含主键）
对于自增可以设置步长和起始值
show session variables like 'auto_inc%'; set session auto_increment_increment = 2; set session auto_increment_offset = 10; shwo global variables like 'auto_inc%'; set global auto_increment_increment = 2; set global auto_increment_offset = 10;
主键
一种特殊的唯一索引，不允许有空值，如果主键使用单个列，则它的值必须唯一，如果是多列，则其组合必须唯一
create table tb1( nid int not null auto_increment primary key, num int null ) 或 create table tb1( nid int not null, num int not null, primary key(nid,num) )
外键
creat table color( nid int not null primary key, name char(16) not null ) create table fruit( nid int not null primary key, smt char(32) null , color_id int not null, constraint fk_cc foreign key (color_id) references color(nid) )
create table department ( id int auto_increment primary key, depart_name char(32) not null default '' )engine=innodb charset=utf8;create table userinfo ( id int auto_increment primary key, name varchar(32) not null default '', depart_id int not null default 1, constraint fk_userinfo_depart foreign key (depart_id) references department(id) )engine=innodb charset=utf8;
6.2 删除表
drop table 表名
6.3 清空表
delete from 表名 truncate table 表名
6.4 修改表
添加列：alter table 表名 add 列名 类型 删除列：alter table 表名 drop column 列名 修改列： alter table 表名 modify column 列名 类型; -- 类型 alter table 表名 change 原列名 新列名 类型; -- 列名，类型 添加主键： alter table 表名 add primary key(列名); 删除主键： alter table 表名 drop primary key; alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key; 添加外键：alter table 从表(需要添加外键的表) add constraint 外键名称（形如：FK_从表_主表） foreign key 从表(外键字段) references 主表(主键字段); 删除外键：alter table 表名 drop foreign key 外键名称
七、表的增删改查
7.1 增加
insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...) insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...),(值,值,值...) insert into 表 (列名,列名...) select (列名,列名...) from 表注释：列名可以不写，如果不写，则默认插入所有列的数据
7.2 删除
delete from 表 delete from 表 where id＝1 and name＝'wangyong'
7.3 修改
update 表 set name ＝ 'wangyong' update 表 set name ＝ 'wangyong' where id>1
7.4 基本查询
select * from 表// 查询表的字段 desc 表
7.5 高级查询
https://www.cnblogs.com/wangyong123/articles/11615602.html
八、存储引擎
8.1 存储引擎的特点和分类
8.2 存储引擎的选择
对不同的数据有不同的管理方式和存储方式，在mysql中称之为存储引擎
1). 文章,新闻等安全性要求不高的,选myisam
2). 订单,资金,账单,火车票等对安全性要求高的,选用innodb
3). 对于临时中转表,可以用memory型 ,速度最快4). 中文全文索引：sphinx
# Innodb 1.(默认版本包含5.5) 2.支持事务 3.不支持全文索引 4.索引和数据都是在同一个文件中, .ibd 表的结构实在.frm文件中 # MyIsam 1.(默认版本5.5以下 5.3) 2.不支持事务 3.支持全文索引 4..frm: 表结构 .MYD: 表数据 .MYI: 表索引 # 常用的全文索引： sphinx ES
九、SQLAchemy
将代码转换成SQL语句执行:类 ------> 表
实例化 -> 数据
9.1 创建表
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column,Integer, String,ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine # 链接MySQL engine = create_engine("mysql+pymysql://root@127.0.0.1:3306/day45?charset=utf8", max_overflow = 5) # max_overflow = 5代表最大连接池为5 # 声明Base类，后续的类都要继承Base类 Base = declarative_base() # 创建单表 """ create table user( id int auto_increment primary key, name varchar(32) not null default '', extra varchar(32) not null default '' )engine=Innodb charset=utf8 """ # 创建usertype， 并设置id，title class UserType(Base): __tablename__ = "usertype" # 表名 id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True) title = Column(String(32), nullable=False,server_default="") # 创建user表，并设置表的id, name, extra class Users(Base): __tablename__ = 'user' # 表名 id = Column(Integer, autoincrement=True, primary_key=True) # Column:字段，列 name = Column(String(32), nullable=False, server_default="") # name = Column(String(32), nullable=False, server_default=""， unique=True) # 给name这一列添加唯一索引 extra = Column(String(32), nullable=False, server_default="") # extra:特点 # 外键(让User中的id与UserType中的id发生了外键的关系) type_id = Column(Integer, ForeignKey(UserType.id)) # type_id = Column(Integer, ForeignKey("usertype".id)) # # 添加索引 # __table_args__ = ( # UniqueConstraint("id", "name", name="uix_id_name"), # 给id,name添加联合唯一索引 # Index("ix_id_name","name", "extra") # 给name，extra添加普通索引 # ) # 删除表 def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine) # 会将当前文件中所有继承自Base类的类，生成表 def create_db(): Base.metadata.create_all(engine)
9.2 操作表
# 操作表中的数据 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # session：窗口， 实例化Session，相当于从连接池中拿一个连接过来进行操作
9.2.1 添加数据
# 往UserType中添加数据， 因为UserType与User存在外键联系，所以给UserType添加数据，则再往User中添加数据时，type_id就会有数据产生 # 添加一条数据 obj = UserType(title = "普通用户") session.add(obj) # 把对象数据添加到数据库中 # 添加多条数据 session.add_all([ UserType(title = "VIP用户"), UserType(title = "VIP中P用户"), UserType(title = "SVIP用户"), UserType(title = "黑金用户") ]) session.commit() session.close()
9.2.2 查询数据
（.all(), .first()）
res = session.query(UserType) # 这一步就是将代码转换成SQL语句 print(res) # SELECT usertype.id AS usertype_id, usertype.title AS usertype_title FROM usertype # 查询全部,返回的是列表，列表中是对象 res = session.query(UserType).all() # .all()就是讲SQL语句发送给服务端执行SQL指令，得到一个列表对象 print(res) # [<__main__.UserType object at 0x00000164C846BEF0>, <__main__.UserType object at 0x00000164C846BF60>, <__main__.UserType object at 0x00000164C846BDA0>, <__main__.UserType object at 0x00000164C846BDD8>, <__main__.UserType object at 0x00000164C846BC88>] for k in res: print(k.id, k.title) # 1 普通用户 # 2 VIP用户 # 3 VIP中P用户 # 4 SVIP用户 # 5 黑金用户 # 查询一条，获得一条对象 res = session.query(UserType).first() print(res) # <__main__.UserType object at 0x000001640E9EBDD8> print(res.id, res.title) # 1 普通用户
类似sql中的where查询（filter(), filter_by()）
# filter res = session.query(UserType).filter(UserType.title=="VIP用户") # filter 将查找（过滤）的条件转换成SQL语句 print(res) # SELECT usertype.id AS usertype_id, usertype.title AS usertype_title FROM usertype WHERE usertype.title = %(title_1)s res = session.query(UserType).filter(UserType.title=="VIP用户", UserType.id==2).all() # .first()与上一样 print(res) # [<__main__.UserType object at 0x000002C1ADFD73C8>] for row in res: print(row.id, row.title) # 2 VIP用户 print(res[0].id, res[0].title) # 2 VIP用户 # filter_by 传入的是一个类似key=value的数据， filter中传入的是一个表达式 res = session.query(UserType).filter_by(title="VIP用户").all() print(res) # [<__main__.UserType object at 0x000001FCDB07FDA0>]
9.2.3 删除数据（delete）
# 删除数据之前先查找数据 session.query(UserType).filter(UserType.id>3).delete() session.query(UserType).delete() # 相当于删除整个表
9.2.4 修改数据（update）
session.query(UserType).filter(UserType.id == 3).update({"title":"SVIP用户"}) # 将id=3数据的title的值改为SVIP用户
9.2.5 高级查询
""" 高级查询: 通配符、分组、排序、between and、in、not in、or """ """ 此时数据恢复成如下所示 +----+------------+ | id | title | +----+------------+ | 1 | 普通用户 | | 2 | VIP用户 | | 3 | VIP中P用户 | | 4 | SVIP用户 | | 5 | 黑金用户 | +----+------------+ """ # 逗号默认为 and res = session.query(UserType).filter(UserType.id==2, UserType.title=="VIP用户").all() for row in res: print(row.id, row.title) # row # between(1,3) 在1到3的范围内，包括1和3 res = session.query(UserType).filter(UserType.id.between(1,3 )).all() for row in res: print(row.id, row.title) # 1 普通用户 # 2 VIP用户 # 3 VIP中P用户 # in not in res = session.query(UserType).filter(UserType.id.in_([1,3,4])).all() ret = session.query(UserType).filter(~UserType.id.in_([1,3,4])).all() print(res) # [<__main__.UserType object at 0x000002839AD46048>, <__main__.UserType object at 0x000002839AD46198>, <__main__.UserType object at 0x000002839AD46278>] print(ret) # [<__main__.UserType object at 0x000002839AD467B8>, <__main__.UserType object at 0x000002839AD46828>] rer = session.query(UserType).filter(UserType.id.in_(session.query(UserType.id).filter_by(title='VIP用户'))).all() print(rer) # [<__main__.UserType object at 0x0000023CBD0D57B8>] from sqlalchemy import and_,or_ ret = session.query(UserType).filter(and_(UserType.id > 3, UserType.title == 'VIP用户')).all() res = session.query(UserType).filter(or_(UserType.id < 2, UserType.title == 'VIP用户')).all() print(ret) print(res) # 通配符 ret = session.query(UserType).filter(UserType.title.like('S%')).all() res = session.query(UserType).filter(~UserType.title.like('S%')).all() print(ret) print(res) # 排序 ret = session.query(UserType).order_by(UserType.title.desc()).all() res = session.query(UserType).order_by(UserType.title.desc(), UserType.id.asc()).all() # 分组 group_by """ +----+----------+-------+---------+ | id | name | extra | type_id | +----+----------+-------+---------+ | 1 | wangyong | nb | 5 | | 2 | liguo | cb | 3 | | 3 | jiyuzhi | sb | 1 | | 4 | kelinwei | zb | 3 | | 5 | gouyang | bb | 2 | +----+----------+-------+---------+ """ from sqlalchemy.sql import func res = session.query( Users.type_id, func.max(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.type_id).all() print(res) # [(1, 3, 3), (2, 5, 5), (3, 4, 2), (5, 1, 1)] res = session.query( Users.type_id, func.max(Users.id), func.min(Users.id)).group_by(Users.type_id).having(func.min(Users.id)>2).all() print(res) # [(1, 3, 3), (2, 5, 5)] """ 连表 """ res = session.query(Users).join(UserType) print(res) # SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name, user.extra AS user_extra, user.type_id AS user_type_id # FROM user INNER JOIN usertype ON usertype.id = user.type_id res = session.query(Users).join(UserType,isouter=True) # 会自动检测是否含有外键，如果存在，会自动进行关联 print(res) # SELECT user.id AS user_id, user.name AS user_name, user.extra AS user_extra, user.type_id AS user_type_id # FROM user LEFT OUTER JOIN usertype ON usertype.id = user.type_id res = session.query(Users).join(UserType,isouter=True).all() # 存在问题：只能查询到Users表的值，UserType表中的值无法查询 print(res) # [<__main__.Users object at 0x0000026AD9D74898>, <__main__.Users object at 0x0000026AD9D74908>, <__main__.Users object at 0x0000026AD9D74978>, <__main__.Users object at 0x0000026AD9D749E8>, <__main__.Users object at 0x0000026AD9D74A58>] for row in res: print(row.id, row.name) # 1. 想要既能查询到Users表中数据，又能查询到UserType中的数据 # 方法一： res = session.query(Users, UserType).join(UserType,isouter=True).all() print(row[0].id, row[0].name, row[1].title) # 方法二：使用relationship 在Users类中加入 usertype = relationship('UserType') # 关联到UserType，在创建User表时，会将UserType的数据添加到Users中，但是不会显示出来，就相当于一个隐藏属性 res = session.query(Users).all() for row in res: print(row.id, row.name, row.extra, row.usertype.title) # 2.想要知道某一个类型下面的用户 # 第一种 res = session.query(UserType).all() for row in res: print(row.id, row.title, session.query(Users.id).filter(Users.type_id==row.id).all()) # 第二种 在定义Users类时，继续添加 usertype = relationship('UserType', backref = "xxoo") backref:反向查询 res = session.query(UserType).all() for row in res: print(row.id, row.title, row.xxoo) # row.xxoo 多条记录查询 # relationship 哪张表中有外键，就把relationship 放在哪张表中
