Navicat可视化MySQL数据库

Navicat内部封装了所有的操作数据库的命令，用户只需要点击操作即可，无需书写sql语句。

navicat能够充当多个数据库的客户端。

具体操作参考百度。

pymysql模块

连接数据库以及sql语句的使用

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host = ‘127.0.0.1‘,
    port = 3306,
    user = ‘root‘,
    password = ‘123456‘,
    database = ‘test1‘,  # 操作的库名
    charset = ‘utf8‘    # 编码不要加 -
)

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)  # 产生一个游标对象(就是用来执行sql语句)

‘‘‘
cursor=pymysql.cursors.DictCursor将查询结果以字典的形式返回
‘‘‘

sql = ‘select * from emp1;‘     # sql语句
res = cursor.execute(sql)
# print(res)      # execute返回的结果就是sql语句影响的行数，该返回值一般不使用
# *********************************************************
# 获取执行命令的查询结果
# print(cursor.fetchone())    # 只拿执行这条语句的一条结果
# print(cursor.fetchall())    # 拿执行这条语句的所有结果
# print(cursor.fetchmany(2))  # 指定拿多少条结果

# *********************************************************
# 读取数据类似于光标的移动
# print(cursor.fetchone())
# print(cursor.fetchone())
# print(cursor.fetchall())

‘‘‘
结果：
{‘id‘: 1, ‘name‘: ‘hp‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 18, ‘dep_id‘: 200}
{‘id‘: 2, ‘name‘: ‘sj‘, ‘sex‘: ‘female‘, ‘age‘: 20, ‘dep_id‘: 201}
[{‘id‘: 3, ‘name‘: ‘mzx‘, ‘sex‘: ‘female‘, ‘age‘: 22, ‘dep_id‘: 202}, {‘id‘: 4, ‘name‘: ‘tank‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 21, ‘dep_id‘: 203}, {‘id‘: 5, ‘name‘: ‘who‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 24, ‘dep_id‘: 204}]
‘‘‘
# *********************************************************
# 控制光标的移动
print(cursor.fetchone())
print(cursor.fetchone())
# cursor.scroll(1,‘relative‘)     # 相对光标当前位置再往后移动一位 ，relative当前位置，所有id=3的数据没有了
cursor.scroll(1,‘absolute‘)     # 相对光标开头位置往后移动一位，absolute开头位置
print(cursor.fetchall())

‘‘‘
结果：
cursor.scroll(1,‘relative‘) 的执行结果
{‘id‘: 1, ‘name‘: ‘hp‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 18, ‘dep_id‘: 200}
{‘id‘: 2, ‘name‘: ‘sj‘, ‘sex‘: ‘female‘, ‘age‘: 20, ‘dep_id‘: 201}
[{‘id‘: 4, ‘name‘: ‘tank‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 21, ‘dep_id‘: 203}, {‘id‘: 5, ‘name‘: ‘who‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 24, ‘dep_id‘: 204}]

cursor.scroll(1,‘absolute‘) 的执行结果
{‘id‘: 1, ‘name‘: ‘hp‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 18, ‘dep_id‘: 200}
{‘id‘: 2, ‘name‘: ‘sj‘, ‘sex‘: ‘female‘, ‘age‘: 20, ‘dep_id‘: 201}
[{‘id‘: 2, ‘name‘: ‘sj‘, ‘sex‘: ‘female‘, ‘age‘: 20, ‘dep_id‘: 201}, {‘id‘: 3, ‘name‘: ‘mzx‘, ‘sex‘: ‘female‘, ‘age‘: 22, ‘dep_id‘: 202}, {‘id‘: 4, ‘name‘: ‘tank‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 21, ‘dep_id‘: 203}, {‘id‘: 5, ‘name‘: ‘who‘, ‘sex‘: ‘male‘, ‘age‘: 24, ‘dep_id‘: 204}]
‘‘‘

增删改查

import pymysql


conn = pymysql.connect(
    host = ‘127.0.0.1‘,
    port = 3306,
    user = ‘root‘,
    password = ‘123456‘,
    database = ‘test1‘,
    charset = ‘utf8‘,
    autocommit = True
)

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

# 增
sql = ‘insert into user(username,password) values(%s,%s);‘
# rows = cursor.execute(sql,(‘曦曦‘,‘123456‘))    # 增加一条数据
rows = cursor.executemany(sql,[(‘曦曦‘,‘123456‘),(‘木子曦‘,‘123456‘)])  #增加多条数据
print(rows)
conn.commit()   # 二次确认

# 修改
# sql = ‘update user set username="hp_1" where id=1;‘
# rows = cursor.execute(sql)
# print(rows)
# conn.commit()   # 二次确认

# 删除
# sql = ‘delete from user where id=1;‘
# rows = cursor.execute(sql)
# print(rows)
# conn.commit()   # 二次确认

# 查
# sql = ‘select * from user;‘
# cursor.execute(sql)
# print(cursor.fetchall())

‘‘‘
由上面代码结果可以看出（除查有结果，其余都没有结果）
    增删改-涉及到操作数据的修改
    1. 需要二次确认  conn.commit()
    2. 如果不想二次确认，在连接数据库加入    autocommit = True
    
‘‘‘

sql注入问题

‘‘‘
利用语法的特性，通过书写特定的语句实现固定的语法
MySQL利用MySQL的注释语法

select * from user where username=‘hp‘ -- 516515‘ and password=‘‘;
或者
select * from user where username=‘xxx‘ or 1=1 -- 215535‘ and password=‘‘;
‘‘‘
在日常生活中很多软件在注册的时候都不能包含特殊的符号，因为怕你构造出特定的语句入侵数据库

# 解决办法：
‘‘‘
铭感的数据不要自己做拼接,交个execute帮你拼接即可
‘‘‘

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host = ‘127.0.0.1‘,
    port = 3306,
    user = ‘root‘,
    password = ‘123456‘,
    database = ‘test1‘,  # 操作的库名
    charset = ‘utf8‘    # 编码不要加 -
)

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)


username = input(‘>>>:‘).strip()
password = input(‘>>>:‘).strip()
sql = "select * from user where username=%s and password=%s;"
# 不要手动拼接数据，先用%s占位之后将需要拼接的数据直接交个execute方法即可
rows = cursor.execute(sql,(username,password))  # 自动识别sql里面的%s用作后面元组里面的数据替换
#print(sql)
if rows:
    print(‘登陆成功‘)
    print(cursor.fetchone())
else:
    print(‘账号或密码错误！‘)

视图（基本不使用）

什么是视图

视图就是通过sql语句查询得到的一张虚拟表保存下来，下次可以直接使用。

其实视图也是表。

为什么要用视图

如果频发的操作一张虚拟表（拼表组成的），可以制成视图，以便后续操作。

如何制作视图

# 固定语法
create view 表名 as 虚拟表的查询sql语句
# 具体操作
create view employee as 
select * from emp1 inner join dep on emp1.dep_id=dep.id;

注意

‘‘‘
1 创建视图在硬盘上只会有表结构，没有表数据（数据还是来源于原来的表）
2 视图一般只用来查询里面的数据，不要修改。修改可能会影响原来表的数据。
‘‘‘

触发器(了解)

在满足对表数据进行增、删、改的情况下，自动触发的功能

使用触发器可以帮助我们实现监控、日志等。

触发器可以在六种情况下自动触发，增前、增后、删前、删后、改前、改后。

基本语法

create trigger 触发器名字 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 通常需要做到见名知意
# 针对增（其他类似）
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

修改MySQL默认的语句结束符

delimiter $$	将默认的结束符由;改为$$	只作用于当前窗口

实现触发器

# 模拟错误日志功能
# 创建表
create table cmd (
	id int primary key auto_increment,
    user char(32),
    priv char(10),
    cmd char(64),
    sub_time datatime,#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 datatime
);
‘‘‘
cmd表中记录succes字段是no就触发触发器的执行errlog表中的插入数据
NWE指代的是一条条数据对象，NEW.success指的是cmd表中的success字段
‘‘‘
# 创建触发器
# 修改结束符防止if语句错误
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 ;

# 往cmd 表插入数据
# NOW()获取当前时间
insert into cmd(user,priv,cmd,sub_time,success) 
values
	(‘hp‘,‘0010‘,‘ls -l /etc‘,NOW(),‘yes‘),
    (‘hp‘,‘0010‘,‘cat /etc/passwd‘,NOW(),‘no‘),
    (‘hp‘,‘0010‘,‘useradd xxx‘,NOW(),‘no‘),
    (‘hp‘,‘0010‘,‘ps aux‘,NOW(),‘yes‘);
    
# 删除触发器
drop trigger tri_after_insert_cmd;

事务

事务的概念

什么是事务：

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，要么同时失败。

事务的作用：

保证对数据的安全性。

事务的四大特性：

‘‘‘
简称ACID
A：原子性
	一个事务是一个不可分割的单位，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
	事务必须是使数据库从一个一致性的状态变到另外一个状态
	一致性跟原子性密切相关的
I：隔离性
	一个事务的执行不能被其他事务干扰。
	一个事务内部的操作及使用到的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的事务也是互不干扰。
D：持久性（永久性）
	一个事务一旦提交成功执行成功，那么它对数据中数据的修改是永久的，接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响。
‘‘‘

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. 二次确认（确认之后无法回滚）
commit;

‘‘‘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
(‘hp‘,1000),
(‘sj‘,1000),
(‘mzx‘,1000);

# 1 开启事务
start transaction;
# 2 书写多条sql语句
update user set balance=900 where name=‘hp‘;
update user set balance=1090 where name=‘sj‘;
update user set balance=1010 where name=‘mzx‘;
# 3 取消或确认（二选一）
rollback; 
or
commit;

存储过程

存储过程类似于python中的自定义函数

它内部包含了一系列的可以执行的sql语句，存储过程存放于MySQL服务端中，可以直接通过调用存储过程触发内部SQL语句的执行。

基本使用

create procedure 存储过程的名字()
begin
	sql代码
end

#调用
call 存储过程的名字();

三种开发模式

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，执行效率提升
缺点：考虑到人为因素、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，设计到数据库操作也是自己动手

好处：扩展性高
缺点：开发效率低，编写sql语句太过繁琐，后续还要对SQL语句优化。
‘‘‘

第三种

‘‘‘
应用程序：只写程序代码，不写sql，基于别人写好的操作MySQL的python框架直接调用操作		ORM框架

好处：开发效率比上面两种情况都要高
缺点：语句的扩展性差，可能会出现效率低的问题
‘‘‘

总结：第一种基本不用，一般都是使用第三种，出现效率问题再动手写sql语句。

演示

delimiter $$
create procedure p1(
	in m int,	# in只进不出	m不能返回出去
    in n int,
    out res int	# out该形参可以返回出去
)
begin 
	select name from user where id>m and id < n;
    set res = 666; # 将res变量修改 用来标识当前的存储过程代码确实执行
end $$
delimiter ;

# 针对形参res 不能直接传数据，应传一个变量名
# 定义变量
set @ret = 10;
# 查看变量对应的值
select @ret;
# 调用
call p1(1,3,@ret)

在pymysql中调用存储过程

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host = ‘127.0.0.1‘,
    port = 3306,
    user = ‘root‘,
    password = ‘123456‘,
    database = ‘test1‘,  # 操作的库名
    charset = ‘utf8‘    # 编码不要加 -
)

cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)


# 调用存储过程
cursor.callproc(‘p1‘,(1,3,10))
‘‘‘
传递值的过程
@_p1_0=1
@_p1_1=3
@_p1_2=10
‘‘‘
# print(cursor.fetchall())
cursor.execute(‘select @_p1_2;‘)
print(cursor.fetchall())

函数

与存储过程是有区别的，存储过程是自定义函数，这个函数类似于内置函数。

例如：

(‘hp‘,‘0010‘,‘ls -l /etc‘,NOW(),‘yes‘)

NOW()就是内置函数

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;
    where num < 10 do
    	select
        	num ;
        set num = num + 1;
    end while;

索引

索引：就是一种数据结构，类似于书的目录。意味着查询数据的时候先找目录再找数据，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。

上面的三种key ，前面两种除了加快查询速度还具有约束条件，而最后一种index key没有任何约束条件，只是用来加快查询速度。

本质

通过不断的缩小查询数据的范围筛选出最终的结果，同时将随机事件（整体查询）变成顺序事件（先找目录，再找数据）。

有了索引机制，总是用一种固定的方式查找数据。

一张表中可以有多个索引（多个目录）

缺点

‘‘‘
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

b+树

‘‘‘
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的步骤越多（树有几层查询的步骤就有几步）

一个磁盘块的存储是有限制的
	建议使用id作为索引，是因为占的空间少，一个磁盘存储的数据多从而降低树的高度，减少查询次数
‘‘‘

聚集索引（primary key）

聚集索引指的就是主键

Innodb 只有两个文件，直接减主键存放在idb表中

MyIsam 三个文件，单独将索引存在一个文件中

辅助索引（unique，index）

查询数据的时候不可能一直使用主键，也可能用到其他字段，那么无法使用聚集索引，这个时候，可以根据情况使用辅助索引。

‘‘‘
叶子节点存放的数据对应的主键值
	先按照辅助索引拿到数据的主键值，
	再去主键的聚集索引查找数据。
‘‘‘

覆盖索引

在辅助索引的叶子节点已经达到所需的数据，这种现象叫做覆盖索引。

# 覆盖索引，给name 设置辅助索引
select name from user where name=‘hp‘;
# 非覆盖索引
select balance from user where name = ‘hp‘;

Navicat可视化MySQL数据库

原文：https://www.cnblogs.com/hp-mzx/p/14506466.html