Python之MySQL

一.概述

　　数据库(Database，简称DB)

　　数据库技术是计算机应用领域中非常重要的技术，它产生于20世纪60年代末，是数据管理的最新技术，也是软件技术的一个重要分支。

　　简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。

　　数据库表(table)

　　数据表是关系数据库中一个非常重要的对象，是其它对象的基础，也是一系列二维数组的集合，用来存储、操作数据的逻辑结构。根据信息的分类情况。一个数据库中可能包含若干个数据表，每张表是由行和列组成，记录一条数据,数据表就增加一行，每一列是由字段名和字段数据集合组成，列被称之为字段，每一列还有自己的多个属性，例如是否允许为空、默认值、长度、类型、存储编码、注释等.例如

　　数据(data)

　　　存储在表中的信息就叫做数据.

　　数据库系统有3个主要的组成部分

　　　1.数据库（Database System）：用于存储数据的地方。

　　　2.数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用户管理数据库的软件。

　　　3.数据库应用程序（Database Application）：为了提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据库的软件补充。

　　数据库的发展史(五个阶段)

　　　1.文件系统
　　　　　　数据库系统的萌芽阶段,通过文件来存取数据.
          文件系统是数据库系统的萌芽阶段，出现在上世纪五六十年代，可以提供简单的数据存取功能，但无法提供完整、统一的数据管理功能，例如复杂查询等。所以在管理较少、较简单的数据或者只是用来存取简单数据，没有复杂操作的情况下，会使用文件系统
　　　　　　2.层次型数据库
　　　　　　数据库系统真正开始阶段,数据的存储形式类似树形结构,所以也叫树型数据库.
　　　　　　3.网状数据库
　　　　　　数据的存储形式类似网状结构.
          从二十世纪六十年代开始，第一代数据库系统（层次模型数据库系统、网状模型数据库系统）相继问世，它们为统一管理和共享数据提供了有力的支撑
在这个阶段，网状模型数据库由于它的复杂、专用性，没有被广泛使用。而在层次模型数据库中，IBM公司的IMS（Information Management System，信息管理系统）层次模型数据库系统则得到了极大的发展，一度成为最大的数据库管理系统，拥有巨大的客户群

　　　4.关系型数据库
        二十世纪七十年代初，关系型数据库系统开始走上历史舞台，并一直保持着蓬勃的生命力.关系型数据库系统使用结构化查询语言（Structured Query Language，SQL）作为数据库定义语言DDL和数据库操作语言DML

　　  5.面向对象数据库
        把面向对象的方法和数据库技术结合起来，可以使数据库系统的分析、设计最大程度地与人们对客观世界的认识相一致，并且能够有效的为面向对象程序提供更好的数据库支撑

二.数据库的特点

　　⑴ 实现数据共享

　　　　数据共享包含所有用户可同时存取数据库中的数据，也包括用户可以用各种方式通过接口使用数据库，并提供数据共享。

　　⑵ 减少数据的冗余度

　　　　同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

　　⑶ 数据一致性和可维护性，以确保数据的安全性和可靠性

　　　　主要包括：①安全性控制：以防止数据丢失、错误更新和越权使用；

　　　　　　　　　②完整性控制：保证数据的正确性、有效性和相容性；

　　　　　　　　　③并发控制：使在同一时间周期内，允许对数据实现多路存取，又能防止用户之间的不正常交互作用。

　　⑷ 故障恢复

　　　由数据库管理系统提供一套方法，可及时发现故障和修复故障，从而防止数据被破坏。数据库系统能尽快恢复数据库系统运行时出现的故障，可能是物理上或是逻辑上的错误。比如对系统的误操作造成的数据错误等。

三.系统数据库

information_schema ：虚拟库，不占用磁盘空间，存储的是数据库启动后的一些参数，如用户表信息、列信息、权限信息、字符信息等
mysql：核心数据库，里面包含用户、权限、关键字等信息。不可以删除
performance_schema：mysql 5.5版本后添加的新库，主要收集系统性能参数，记录处理查询请求时发生的各种事件、锁等现象
sys : mysql5.7版本新增加的库,通过这个库可以快速的了解系统的元数据信息,可以方便DBA发现数据库的很多信息，解决性能瓶颈都提供了巨大帮助

四.数据库操作

　　1、创建数据库

#语法：CREATE  DATABASE db_name charset utf8;

　　2、查看数据库

#查看当前用户下所有数据库
show  databases；

#查看创建数据库的信息
show   create  database db_name;

#查看数据库版本
select  version();

#查看当前登录用户
select user();

#查看当前数据库里有哪些用户
select user，host  from  mysql.user;

#删除数据库
drop database  db_name；


#选择数据库
use  db_name；

　　3、数据库的用户权限

创建用户
create  user  '用户名'@'ip地址' identified  by  '密码'；

删除用户
drop user  '用户名'@'ip地址'；

修改用户
rename user  '用户名'@'ip地址'；to  '新用户名'@'ip地址'

查看用户权限
show  grants  for   '用户名'@'ip地址'；

授权
grant  权限  on  数据库.表  to   '用户名'@'ip地址'；

取消权限
revoke   权限  on  数据库.表  from    '用户名'@'ip地址'；授权用户所有权限GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123.com' WITH GRANT OPTION;

权限列表

　　4、忘记密码和修改数据库密码；

　　　　1：使用mysqladmin修改用户密码；

　　　　2：进入数据库直接设置用户名密码：（注意：下图为mysql5.7版本的）

mysql5.6版本修改密码为：
update mysql.user set password = password('新密码') where user= '用户名'
flush privileges; -- 刷新权限

　　　　3：忘记密码：

忘记密码：
1、首先关闭mysql服务：
    service  mysqld stop
2、跳过权限检查，启动mysql并进入mysql
    mysqld_safe --skip-grant-tables&
     mysql
3、进入mysql数据库并更新用户的密码：
    use  mysql；
    update mysql.user set authentication_string=password('新密码') where user='root';
4、刷线权限
    flush privileges;
5、停止后台的跳过权限检查任务，然后启动数据库；
    kill %后台任务的pid
    services mysqld start

五.数据表操作

　　1、表操作

创建表：
CREATE TABLE 表名(
字段名1 类型[(宽度) 约束条件],
字段名2 类型[(宽度) 约束条件],
字段名3 类型[(宽度) 约束条件]
)ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET utf8;


约束条件：
not null :表示此列不能为空
auto_increment :表示自增长,默认每次增长+1
注意:自增长只能添加在主键或者唯一索引字段上
  
primary key :表示主键(唯一且不为空)
engine =innodb :表示指定当前表的存储引擎
default charset utf8 :设置表的默认编码集

#查询表数据
select 字段(多个以","间隔) from 表名;

#查看表结构
desc 表名;

#查看创建表信息
show create table 表名;

删除表;

drop tables 表名;

　　示例

　　2、修改表结构：

#添加表字段
alter table 表名 add 字段名 类型 约束;
ps: after name 表示在name字段后添加字段 age.
  
#修改表字段
方式一: alter table student modify 字段 varchar(100) null;
方式二: alter table student change 旧字段 新字段 int not null default 0;
ps:二者区别:
change 可以改变字段名字和属性
modify只能改变字段的属性
    
#删除表字段 :
alter table student drop 字段名;
  
#更新表名称:
rename table 旧表名 to 新表名;

六.数据操作

　　1、数据操作语法

插入数据
#语法一: 按字段进行插入
insert into 表(字段1,字段2 ...) values (值1,值2 ...);
 
#语法二:按字段顺序插入
insert into 表 values (值1,值2 ...);
 
#语法三: 插入多条记录
insert into 表 values (值1,值2 ...) ,(值1,值2 ...)  ,(值1,值2 ...);
 
#语法四:插入查询结果
insert into 表(字段1,字段2 ...)  select 字段1,字段2 ... from 表;

更新操作
#语法一: 更新整表数据
update 表 set 字段1= '值1', 字段2='值2' ... ;
 
#语法二:更新符合条件字段3的数据
update 表 set 字段1= '值1', 字段2='值2' ... where 字段3 = 值3;

删除操作
#语法一:整表数据删除
delete from 表 ;
 
#语法二:删除符合 where后条件的数据
delete from 表 where 字段1=值1;

　　2、单表查询

简单查询
#查询语法: 
select [distinct]*(所有)|字段名,...字段名 from 表名;

条件查询
#查询格式:
select [distinct]*(所有)|字段名,...字段名 from 表名 [where 条件过滤]

区间查询
关键字 between 10 and  20 :表示 获得10 到 20 区间的内容
# 使用  between...and  进行区间 查询
select * from person where salary between 4000 and 8000;
ps: between...and 前后包含所指定的值
等价于 select * from person where salary >= 4000 and salary <= 8000;

集合查询
关键字: in, not null
#使用 in 集合(多个字段)查询
select * from person where age in(23,32,18);
等价于: select * from person where  age =23 or age = 32 or age =18;
 
#使用 in 集合 排除指定值查询
select * from person where age not in(23,32,18);

模糊查询
关键字 like , not like
        %:  任意多个字符
        _  : 只能是单个字符     

排序查询
  关键字: ORDER BY  字段1 DESC, 字段2 ASC
    #排序查询格式:
    select 字段|* from 表名 [where 条件过滤] [order by 字段[ASC]    [DESC]]
 
    升序:ASC 默认为升序
    降序:DESC
    PS:排序order by 要写在select语句末尾 

聚合查询
    聚合:  将分散的聚集到一起.
  聚合函数: 对列进行操作,返回的结果是一个单一的值,除了 COUNT 以外，都会忽略空值

  COUNT：统计指定列不为NULL的记录行数；
  SUM：计算指定列的数值和，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0；
  MAX：计算指定列的最大值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算；
  MIN：计算指定列的最小值，如果指定列是字符串类型，那么使用字符串排序运算；
  AVG：计算指定列的平均值，如果指定列类型不是数值类型，那么计算结果为0；
    
#格式:
select 聚合函数(字段) from 表名;

分组查询
分组的含义: 将一些具有相同特征的数据 进行归类.比如:性别,部门,岗位等等
怎么区分什么时候需要分组呢?  
套路: 遇到 "每" 字,一般需要进行分组操作.
分组查询格式:
select 被分组的字段 from 表名 group by 分组字段 [having 条件字段]
ps: 分组查询可以与 聚合函数 组合使用.
where 与 having区别:
#执行优先级从高到低：where > group by > having 
#1. Where 发生在分组group by之前，因而Where中可以有任意字段，但是绝对不能使用聚合函数。
#2. Having发生在分组group by之后，因而Having中可以使用分组的字段，无法直接取到其他字段,可以使用聚合函数

分页查询：
好处:限制查询数据条数,提高查询效率

正则查询
MySQL中使用 REGEXP 操作符来进行正则表达式匹配。
# ^  匹配 name 名称 以 "e" 开头的数据
select * from person where name REGEXP '^e';
 
# $  匹配 name 名称 以 "n" 结尾的数据
select * from person where name REGEXP 'n$';
 
# . 匹配 name 名称 第二位后包含"x"的人员 "."表示任意字符
select * from person where name REGEXP '.x';
 
# [abci] 匹配 name 名称中含有指定集合内容的人员
select * from person where name REGEXP '[abci]';
 
# [^alex] 匹配 不符合集合中条件的内容 , ^表示取反
select * from person where name REGEXP '[^alex]';
#注意1：^只有在[]内才是取反的意思，在别的地方都是表示开始处匹配
#注意2 : 简单理解 name  REGEXP '[^alex]' 等价于 name != 'alex'
 
# 'a|x' 匹配 条件中的任意值
select * from person where name REGEXP 'a|x';　　
 
#查询以w开头以i结尾的数据
select * from person where name regexp '^w.*i$';
#注意:^w 表示w开头, .*表示中间可以有任意多个字符, i$表示以 i结尾

模式	描述
^	匹配输入字符串的开始位置。
$	匹配输入字符串的结束位置。
.	匹配任何字符（包括回车和新行）
[...]	字符集合。匹配所包含的任意一个字符。例如， '[abc]' 可以匹配 "plain" 中的 'a'。
[^...]	负值字符集合。匹配未包含的任意字符。例如， '[^abc]' 可以匹配 "plain" 中的'p'。
p1\|p2\|p3	匹配 p1 或 p2 或 p3。例如，'z\|food' 能匹配 "z" 或 "food"。'(z\|f)ood' 则匹配 "zood" 或 "food"。

　　3、多表查询

多联合查询
select  字段1,字段2... from 表1,表2... [where 条件]
注意: 如果不加条件直接进行查询,则会出现以下效果,这种结果我们称之为 笛卡尔乘积

多表连接查询
#多表连接查询语法(重点)
SELECT 字段列表
    FROM 表1  INNER|LEFT|RIGHT JOIN  表2
ON 表1.字段 = 表2.字段;

内连接查询
select * from person inner join dept  on person.did =dept.did;

左外连接查询
#查询人员和部门所有信息
select * from person left join  dept  on  person.did =dept.did;

右外链接查询
#查询人员和部门所有信息
select * from person right join  dept  on  person.did =dept.did;

全连接查询
全连接查询：是在内连接的基础上增加 左右两边没有显示的数据
　　注意: mysql并不支持全连接 full JOIN 关键字
　　注意: 但是mysql 提供了 UNION 关键字.使用 UNION 可以间接实现 full JOIN 功能
#查询人员和部门的所有数据
SELECT * FROM person LEFT JOIN dept ON person.did = dept.did
UNION
SELECT * FROM person RIGHT JOIN dept ON person.did = dept.did;