数据库学习笔记（二）MySQL数据库进阶

MySQL 进阶

关于连表

左右连表： join
上下连表： union   #自动去重  （当两张表里的数据，有重复的才会自动去重）
		   union all  #不去重

#上下连表示例：
	select sid,sname from sname
	union
	select tid,tname from teacher

	select sid,sname from student
	UNION ALL
	select sid,sname from student

视图 （不常用，开发过程中不长用，在开发语句中写，不要在数据库中写）

　　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，并可以将其当作表来使用。

　　在一张物理表中，通过某种条件查询到的信息，重新生成一个新的虚拟表，这个表是通过创建时的语句，从物理表中实时拿取数据。

　　视图不能进行增 改 操作，视图对应的原物理表数据变更的话，视图表内的数据也会改变！

#语法
创建视图：
	语法：
		create view 视图名 AS sql语句
	例子：
		create view v1 as select * from teacher where tid >2;
删除视图：
	drop view 视图名
更改视图：
	语法:
		alter view 视图名 AS sql语句
	更改视图其实更改的就是对应的sql语句
使用视图:
	使用视图时，将其当作表进行操作即可，由于视图是虚拟表，所以无法使用其对真实表进行创建、更新和删除操作，仅能做查询用。
	select * from v1;

触发器 （查询不会引发此操作！）

　　当对某表里的某行，做增删改操作时，可在完成之前或是之后去触发执行某个操作；
　　当对某表里的某行，做增删改操作时，可以使用触发器自定义关联行为。

当有相关的操作时候，每执行一次相关操作，触发器也会执行一次。触发器操作，分为执行前触发和执行之后触发！

CREATE TRIGGER tri_after_update_tb1 AFTER UPDATE ON tb1 FOR EACH ROW

#语法：
　　增
	#在执行增加操作前：
	create trigger 操作名字（自定义，不重复） before insert on 要操作的表名 for each row
	begin
		函数体，执行sql操作的语句
	end
	#在执行增加操作后：
	create trigger 操作名字（自定义，不重复） after insert on 要操作的表名 for each row
	begin
		函数体，执行sql操作的语句
	end		

　　删
	#在执行删除操作前：
	create trigger 操作名字（自定义，不重复） before drop on 要操作的表名 for each row
	begin
		函数体，执行sql操作的语句
	end		

	#在执行删除操作后：
	create trigger 操作名字（自定义，不重复） after drop on 要操作的表名 for each row
	begin
		函数体，执行sql操作的语句
	end		

　　改
	#在执行更改操作前：
	create trigger 操作名字（自定义，不重复） before update on 要操作的表名 for each row
	begin
		函数体，执行sql操作的语句
	end		

	#在执行更改操作后：
	create trigger 操作名字（自定义，不重复） after update on 要操作的表名 for each row
	begin
		函数体，执行sql操作的语句
	end　

　　在定义触发器之前，可以先把sql语句终止时用分号触发执行的操作改成别的符号，然后再更改回来；当函数体中有多条更改语句的时候，每条语句之后需要用分号结尾。若想不与系统冲突，用 delimiter 更改sql操作终止的标点符号，修改完之后，等操作结束再改回原分号“;” 不能影响别的操作行为。例如：delimiter //

触发器举例：

delimiter //
create trigger t1 BEFORE INSERT on student for EACH ROW
	BEGIN
		INSERT into teacher(tname) values(NEW.sname);
		INSERT into teacher(tname) values(NEW.sname);
		INSERT into teacher(tname) values(NEW.sname);
		INSERT into teacher(tname) values(NEW.sname);
	END //
	delimiter ;
insert into student(gender,class_id,sname) values('男',1,'陈XX'),('女',1,'李XX');

　　NEW 代表触发器外执行对应操作，新插入代码中的数据！ 常用于 insert into 插入新数据，new 获取要插入的内容
　　OLD 代表触发器外执行对应操作，对应的原代码中要变更或是要删除的数据！ 常用于 删和改 drop和update

删除触发器： drop trigger 触发器名

函数

　　函数执行方法：select 函数名

内置函数

时间格式化函数 date_format()
语法：date_format(具体时间,格式化操作时间结构,不同的占位符)
例如: date_format(ctime,"%Y-%m") 显示年月

自定义函数（存在于数据库中，设置好后，在python中直接调用即可）

语法：
	数据类型 是强制型的，创建时指定的什么类型，就只能传入什么类型
	create function 函数名(
		参数1 类型1
		参数2 类型2
		...
	)
	returns 数据类型  #指定函数返回值的数据类型
	begin
		declare(声明变量) 变量名 数据类型 default 初始值
		函数体，执行sql操作的语句
	end
示例：
	delimiter \\
	create function f1(
		i1 int,
		i2 int)
	returns int
	BEGIN
		declare num int;
		set num = i1 + i2;
		return(num);
	END \\
	delimiter ;

自定义函数时需注意：
　　函数必须有返回值；
　　函数内部不能写 select * from tb1 这种sql语句；

删除函数： drop function 函数名

存储过程

　　存储过程是一个SQL语句集合，当主动去调用存储过程时，其中内部的SQL语句会按照逻辑执行。
　　存储过程 可以写SQL语句！！！

　　是保存在MySQL上的一个别名，他代指着很多的SQL语句操作，只要使用这个别名就能查到结果！用于替代程序员写SQL语句。为了职责更明确，可以把SQL语句放在程序里边，有以下几种操作方式：

方式一：
	MySQL: 存储过程
	程序：调用存储过程
方式二：
	MySQL：。。（不操作）
	程序：SQL语句
方式三：
	MySQL：。。（不操作）
	程序：类和对象（SQL语句）（ORM框架）

创建存储过程：

语法：
	简单类型：
		delimiter //
		create procedure 名字()
		begin
			SQL语句
		end//
		delimiter ;

	传参数：（in,out,inout）<参数不管是否使用，都必须传值,而且存储过程是没有返回值的！！！>
		delimiter //
		create procedure p2(
			in n1 int,
			in n2 int
		)
		BEGIN
			sql语句
		END//
		delimiter ;

执行存储过程：

SQL:call 名字()
py：cursor.callproc("名字",(传参))
	cursor.commit() 一定要提交操作
	cursor.fetchall() 获取查询到的结果集

删除存储过程：

drop procedure 名字;

分类举例：

1. 简单
	create procedure p1()
	BEGIN
		select * from student;
		INSERT into teacher(tname) values("ct");
	END

	call p1()
	cursor.callproc('p1')
2. 传参数  in  调用执行时加括号是为了预留传参（in,out,inout）
	delimiter //
	create procedure p2(
		in n1 int,
		in n2 int
	)
	BEGIN

		select * from student where sid > n1;
	END //
	delimiter ;

	sql:    call p2(12,2)
	py:     cursor.callproc('p2',(12,2))
3. 参数 out  用以模拟返回值 只能往回传，获取不到传入的值
	delimiter //
	create procedure p3(
		in n1 int,
		inout n2 int
	)
	BEGIN
		set n2 = 123123;
		select * from student where sid > n1;
	END //
	delimiter ;

sql:set @v1 = 10;创建并设置回话级别的变量      创建session级别变量 @    set 设置变量
	call p3(12,@v1)
	select @v1;  	打印 执行结束后的 全局变量

py:	cursor.callproc('p3',(12,2)) 传参
	r1 = cursor.fetchall() 拿结果集
	print(r1)

	cursor.execute('select @_p3_0,@_p3_1') 固定写法 拿取存储过程的执行结果
	r2 = cursor.fetchall()
	print(r2)
	(等同于 sql 中的以下操作！
		set @_p3_0 = 12 session 级别的变量
		ser @_p3_1 = 2
		call p3(@_p3_0,@_p3_1)
		select @_p3_0,@_p3_1
	)

总结：

=======>特性：
		a. 可传参： in   out   inout
		b. pymysql
			1.拿结果集
				cursor.callproc('p3',(12,2))
				r1 = cursor.fetchall()
				print(r1)
			2.拿返回值
				cursor.execute('select @_p3_0,@_p3_1')
				r2 = cursor.fetchall()
				print(r2)

*为什么有结果集又有out伪造的返回值？（主要原因：是用于判断执行SQL语句的结果！）
delimiter //
create procedure p3(
	in n1 int,
	out n2 int  设置一个值，用于标识存储过程的执行结果  1,2
)
BEGIN  -- 执行居多的增加语句
	insert into 表名(列名) values();
	insert into 表名(列名) values();
	insert into 表名(列名) values();
	insert into 表名(列名) values();
	insert into 表名(列名) values();
END //
delimiter ;

事务

　　事务用于将某些操作的多个SQL作为原子性操作，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。
　　判断操作完成状态：执行完成就结束，有错误就回滚。

#伪代码：
	delimiter //
	create procedure p4(
		out status int
	)
	BEGIN
		1. 声明如果出现异常则执行{
			set status = 1; 检测到错误 返回的状态值
			rollback;  必须加上 回滚操作！
		}
		开始事务
			-- 某1账户减去100  操作
			-- 某2账户加90
			-- 某3账户加10
			commit;  事物执行完，正确会提交！
		结束
		set status = 2; 正常执行成功，返回状态值
	END //
	delimiter ;

举例：

delimiter //
create PROCEDURE p5(
	OUT p_return_code tinyint
)
BEGIN
  DECLARE exit handler for sqlexception
  BEGIN
	-- ERROR
	set p_return_code = 1;
	rollback;
  END; 

  START TRANSACTION; -- 开始事务
	DELETE from tb1;
	insert into tb2(name)values('seven');
  COMMIT; 

  -- SUCCESS
  set p_return_code = 2; 

  END//
delimiter ;

获取out返回结果：

sql:
	set @v2 = 0;
	call p5(@v2);
	select @v2;

py:	cursor.execute('select @_p5_0')
	r5 = cursor.fetchall()
	print(r5)

MyISAM 和 InnoDB的区别

　　MyISAM适合于一些需要大量查询的应用，但其对于有大量写操作并不是很好。甚至你只是需要update一个字段，整个表都会被锁起来，而别的进程，就算是读进程都无法操作直到写操作完成。另外，MyISAM对于SELECT COUNT(*) 统计 这类的计算是超快无比的。

　　InnoDB的趋势会是一个非常复杂的存储引擎，对于一些小的应用，它会比MyISAM还慢。他是它支持“行锁”，于是在写操作比较多的时候，会更优秀。并且，他还支持更多的高级应用，比如：事务。

游标 cursor (跟循环有关)

注意：性能不高！对每一行数据，分门别类的要进行计算的时候，才会使用！
　　1、声明游标
　　2、获取A表中的数据
　　　　my_cursor select id ,num from A
　　3、循环操作！for row_id,row_num in my_cursor: （不智能，不知道什么时候循环结束）
　　　　#检测循环时候还有数据，如果没有数据就退出！
　　　　　　insert into B(num) values (row_id+row_num)
　　4、要想使用变量得先声明

#代码举例
delimiter //
create procedure p6()
begin
	#声明变量
	declare row_id int; -- 自定义变量1
	declare row_num int; -- 自定义变量2
	declare done INT DEFAULT FALSE;
	declare temp int;

	#创建游标
	declare my_cursor CURSOR FOR select id,num from A; -- 声明游标类型
	declare CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE; -- 游标内部 没有值 done设置为True

	#开始操作
	open my_cursor; -- 打开游标
		xxoo: LOOP  语法：循环名:LOOP 开始循环
			fetch my_cursor into row_id,row_num;
			if done then
				leave xxoo;
			END IF;
			set temp = row_id + row_num;
			insert into B(number) values(temp);
		end loop xxoo;
	close my_cursor; -- 关闭游标

end  //
delimter ;

动态执行SQL（防SQL注入）

伪代码：

delimiter //
create procedure p7(
	in tpl varchar(255), # 接收一大堆的字符串
	in arg int
)
begin
	1. 预检测某个东西 SQL语句合法性  做防sql注入的问题
	2. SQL =格式化 tpl + arg 把传入的两个参数进行字符串格式化
	3. 执行SQL语句     -----> 拿取结果集

	set @xo = arg;
	PREPARE xxx(变量，随便起名字) FROM tpl ('select * from student where sid > ?');
	EXECUTE xxx USING @xo;   -- 注意：格式化的时候，传入的值必须是session级别的变量
	DEALLOCATE prepare xxx; -- 执行格式化完成的SQL语句
end  //
delimter ;
call p7("select * from tb where id > ?",9)  # ？表示占位符

======> 示例 <======

delimiter \\
CREATE PROCEDURE p8 (
	in nid int
)
BEGIN
	set @nid = nid;
	PREPARE prod FROM 'select * from student where sid > ?';
	EXECUTE prod USING @nid;
	DEALLOCATE prepare prod;
END\\
delimiter ;

数据库相关操作：
　　1. SQL语句 ***** 优先使用 （要求速度！）
　　　　- select xx() from xx ;
　　2.先查找内置函数，有就用！ 利用MySQL内部提供的功能 （性能要求不高！）

索引

　　索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中。

作用：
　　- 约束
　　- 加速查找
索引分类：
　　- 主键索引：加速查找 + 不能为空 + 不能重复
　　- 普通索引：加速查找
　　- 唯一索引：加速查找 + 不能重复
　　- 联合索引（多列）：
　　　　- 联合主键索引
　　　　- 联合唯一索引
　　　　- 联合普通索引

1、加速查找：

快：
	select * from tb where name='asdf'
	select * from tb where id=999
假设：
	id  name  email
	...
	...
	..

	无索引：对整个表从前到后依次查找

	索引：
			id   	创建额外文件(某种格式存储)
			name 	创建额外文件(某种格式存储)
			email 	创建额外文件(某种格式存储)  create index ix_name on userinfo3(email);
		name  email 创建额外文件(某种格式存储)

索引种类（某种格式存储）：
　　hash索引： （存储是对表中的数据进行存储，无序）
　　　　单值速度快
　　　　范围速度慢 对于连续型的或是有范围的数据会慢，原因是hash表内存储的数据与原表中的数据不对称
　　btree索引：
　　　　二叉树 索引 金字塔结构，从顶到底查找，左支比当前数小，右支比当前数大
　　========》 结果：快 《========

建立索引：

必须注意的三点：
　　- a. 额外的文件保存特殊的数据结构 （创建索引会重新创建一个文件，以保存对应的关系）
　　- b. 查询快；但是执行 插入 更新 删除 操作时慢
　　- c. 命中索引 （利用创建的索引进行查询，建立了不使用就是浪费）

select * from userinfo3 where email='aaa8888@163.com';
select * from userinfo3 where email like 'new%'; 慢 (模糊匹配，索引没用，还是会在原数据中一个一个去找)

主键索引：
　　主键有两个功能：加速查询 和 唯一约束

普通索引：

　　- create index 索引名称 on 表名(列名,)
　　- drop index 索引名称 on 表名

唯一索引：

　　- create unique index 索引名称 on 表名(列名)
　　- drop unique index 索引名称 on 表名

组合索引：（最左前缀匹配）
　　组合索引是将n个列组合成一个索引。其应用场景为：频繁的同时使用n列来进行查询
　　遵循：最左前缀匹配规则，跟索引顺序有关，条件中第一个判断必须是建立组合索引的第一个值。

- create unique index 索引名称 on 表名(列名1,列名2)
- drop unique index 索引名称 on 表名

例：
- create index ix_name_email on test(name,email,)
- 最左前缀匹配
        select  * from test where name='alex666'; 会
        select  * from test where name='alex666' and email='alex666@163.com'; 会
        select  * from test where email='alex666@163.com'; 不会
        

示例

组合索引效率 > 索引合并 （具体还是以使用环境决定）

组合索引 （当查询的信息需要多个条件时）
	- (name,email,)
		select * from test where name='aaa666' and email='aaa666@163.com'; 快
		select * from test where name='aaa666'; 

索引合并：（平常查询就用一个条件判断，多个条件不常用的情况）
	- name
	- email
		select * from test where name='aaa666'; 快
		select * from test where email='aaa666@163.com'; 快
		select * from test where name='aaa666' and email='aaa666@163.com'; 相对快	

名词：虚拟存在的索引
覆盖索引：
　　- 直接在索引文件中获取数据 (不是真实的索引)。select的数据列只用从索引中就能够取得，不必读取数据行，换句话说查询列要被所建的索引覆盖

例：select email from test where email="aaa2566666@163.com"

索引合并：- 把多个单列索引合并使用

例：select email from test where email="aaa2566666@163.com" and tid=2222222

文本索引：对整个数据表做成索引，不常用到，一般是用第三方软件去调用

注意：

　　由于索引是专门用于加速搜索而生，所以加上索引之后，查询效率会快到飞起来。
　　数据库表中添加索引后确实会让查询速度起飞，但前提必须是正确的使用索引来查询，如果以错误的方式使用，则即使建立索引也会不奏效。

2、为频繁查找的列创建索引 但是有些语法不会对索引加速

若想快速查询，我们的操作是这样的：
　　- 创建索引
　　- 命中索引 *****
　　大数据量下注意，小数据没事！
但是，以下方式不会命中索引：

- like '%xx' 模糊查找
	select * from test where email like 'aaa%';
	可用第三方工具去加速！

- 使用函数 取反 倒序
	select * from test where reverse(email) = 'aaa235555@163.com';
	若想翻转查找，就在python中先把要查询的数据反转，再去和数据库内容匹配
- or
	索引 or 非索引 就无法命中索引操作
	select * from test where tid = 1 or name = 'aaa235555@163.com';

	特别的：当or条件中有未建立索引的列才失效，以下会走索引

			select * from test where tid = 1 or name = 'aaa2666666' and email = 'aaa235555@163.com' #会忽略非索引

- 查找条件，填写的数据类型不一致
	如果列是字符串类型，传入条件是必须用引号引起来，若是写成数字类型，这里边就涉及转码的过程，肯定会拖慢查询速度
	select * from test where email = 999;

- !=  不等于 说白了就是取反
	select * from test where email != 'aaa'

	特别的：如果是主键，则还是会走索引
		select * from test where tid != 123

- > 大于
	select * from test where email > 'aaa1111111@163.com'

	特别的：如果是主键或索引是整数类型，则还是会走索引
		select * from test where tid > 123
		select * from test where num > 123

- order by 排序

	注意：当根据索引排序时候，选择的映射（要显示的列）如果不是索引，则不走索引
	select name from test order by email desc;

	特别的：如果对主键排序，则还是走索引：
		select * from test order by nid desc;

- 组合索引最左前缀
	如果组合索引为：(name,email)
	name and email       -- 使用索引
	name                 -- 使用索引
	email                -- 不使用索引

3、判断时间  

　　explain + 查询SQL - 用于显示SQL执行信息参数，根据参考信息可以进行SQL优化

MySQL有执行计划：在真正执行操作之前，先让mysql预估执行操作(一般正确) 看看费时和type类型！好做判断！

语法：explain SQL语句     SQL 预估操作时间（仅作参考）

type类型：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const
		all 是全局扫描
		ref 是索引扫描

#操作举例：
#搜索 id,email
	慢：
		select * from test where name='aaa2666666'
		explain select * from test where name='aaa2666666'
		type: ALL(全表扫描)
			select * from test limit 1;
			#limit  分页获取是个例外，此种操作获取前面的数据会很快（因为操作的数据少啊），若起始是查找后边好几百万的数据行，照样飞不起来！
	快：
		select * from test where email='aaa2666666'
		type: const(走索引)

4、DBA做的那些事儿

慢日志
　　- 执行时间 > 10
　　- 未命中索引
　　- 日志文件路径

配置：（修改配置文件之前，一定要注意先备份！要不然就得跑路！！！）

- 程序执行暂存在内存中，同时配置信息也在！

- 查看当前配置信息：（内存内的变量）

show variables like '%query%' #查看有 query 的变量 （主要是看配置信息，文件路径）
show variables like '%queries%'　#查看有 queries 的变量（主要是看索引）

- 修改当前配置：

set global 变量名 = 值
set slow_query_log = ON      开启慢日志记录
set slow_query_log_file =  D:\mysql\setup\mysql-5.7.18-winx64\data\ZYJ-PC-slow.log   日志文件 默认在data目录中
set long_query_time = 2      时间限制，超过此时间，则记录
set log_queries_not_using_indexes = ON    为使用索引的搜索记录

- 配置文件 写好配置文件，然后再开启数据库的时候一起执行生效，这样就省的在每次开启之后，再去配置！

开启执行：    mysqld --defaults-file='配置文件的绝对路径+配置文件名'

创建配置文件   --->随意

配置文件内容：
	slow_query_log = ON      开启慢日志记录
	slow_query_log_file =  D:\mysql\setup\mysql-5.7.18-winx64\data\ZYJ-PC-slow.log   日志文件 默认在data目录中
	long_query_time = 2      时间限制，超过此时间，则记录
	log_queries_not_using_indexes = ON    为使用索引的搜索记录

注意：修改配置文件之后，需要重启服务生效（修改只是修改在硬盘内的文件，内容内的文件没有修改！）

5、******分页*******

　　从数据库中取少量数据，那速度应该还可以，但是如果太庞大或是靠后的话，再去查找就会变慢。所以针对这种情况，我们给出了以下几个方法。

a. 限制页数，只能查看多少页

select * from test limit 20,10;

b. 三种方法

　　- 直接不让看

　　- 索引表中扫：（覆盖索引）

SELECT * FROM test
　　WHERE tid in
　　　　(SELECT N.tid FROM
	　　(SELECT * FROM test LIMIT 2900000,10) AS N)

　　- 方案：相对查找
　　　　主要是 ------> 记录当前页最大或最小ID

1. 页面只有上一页，下一页
	# max_id
	# min_id

	下一页：tid > max_id

		select * from test where tid > 2900000 limit 10;

	上一页：tid < min_id

		SELECT * FROM
			(select * from test where tid < 2899991 ORDER BY tid DESC limit 10) AS N
				ORDER BY N.tid ASC; 

2. 跳页 上一页 192 193  [196]  197  198  199 下一页

	SELECT * FROM
		(SELECT * FROM
			(SELECT * FROM test WHERE tid > 2800000 LIMIT 40) AS N
				ORDER BY N.tid DESC LIMIT 10) AS S ORDER BY S.tid ASC

c. *****为什么不用 between and *****：
　　最致命的原因：若id不连续，无法直接使用id范围进行查找，获取的数据就不在是定值！

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='', db='t1')
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 执行存储过程
cursor.callproc('p1', args=(1, 22, 3, 4))
# 获取执行完存储的参数
cursor.execute("select @_p1_0,@_p1_1,@_p1_2,@_p1_3")
result = cursor.fetchall()

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

print(result)

pymysql执行存储过程