以前学Java的时候有记录过相关内容，所以本篇只对MySQL进行一些补充。
一． 在python里边操作MySQL
1） 引入模块
from pymysql import *
2） 创建Connection对象
- 用于建立与数据库的连接
- 创建对象：调用connect()方法
conn=connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='xxx',database='xxx',charset='utf8')
其中port是数字类型，不需要单引号括起来
- 对象的方法
- close()关闭连接
- commit()提交
- cursor()返回Cursor对象，用于执行sql语句并获得结果
3） Cursor对象
- 用于执行sql语句，使用频度最高的语句为select、insert、update、delete
- 获取Cursor对象：调用Connection对象的cursor()方法
cursor = conn.cursor()
- 对象的方法
- close()关闭
- execute(operation [, parameters ])执行语句，返回受影响的行数，主要用于执行insert、update、delete语句，也可以执行create、alter、drop等语句
- fetchone()执行查询语句时，获取查询结果集的第一个行数据，返回一个元组
- fetchall()执行查询时，获取结果集的所有行，一行构成一个元组，再将这些元组装入一个元组返回
- 对象的属性
- rowcount只读属性，表示最近一次execute()执行后受影响的行数
- connection获得当前连接对象
4） 关闭conn,cursor对象
使用之后记得关闭
cursor.close()
conn.close()
二． 参数化防止sql注入
1） sql语句的参数化，可以有效防止sql注入
2） 此处不同于python的字符串格式化，全部使用%s占位
find_name = input("请输入物品名称：") params = [find_name] # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询所有数据 count = cs1.execute('select * from goods where name=%s', params)
三． 视图
1．基本概念
1）通俗的讲，视图就是一条SELECT语句执行后返回的结果集。所以我们在创建视图的时候，主要的工作就落在创建这条SQL查询语句上。
2）视图是对若干张基本表的引用，一张虚表，查询语句执行的结果，不存储具体的数据（基本表数据发生了改变，视图也会跟着改变）；
3） 方便操作，特别是查询操作，减少复杂的SQL语句，增强可读性；
2. 操作视图
1）创建视图
create view 视图名称 as select语句;
2）查看视图
show tables;
3）使用视图，它只有查询功能
select * from v_stu_score;
4）删除
drop view 视图名称;
3. 视图的作用
1）提高了重用性，就像一个函数
2）对数据库重构，却不影响程序的运行
3）提高了安全性能，可以对不同的用户
4）让数据更加清晰
二．索引
1）索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。
2）目的：提高查询效率
3）使用
- 查看索引
show index from 表名;
- 创建索引
- 如果指定字段是字符串，需要指定长度，建议长度与定义字段时的长度一致
- 字段类型如果不是字符串，可以不填写长度部分
- create index 索引名称 on 表名(字段名称(长度))
- 删除索引：
drop index 索引名称 on 表名;
4） 数据库中的主键、外键也使用了索引
5） 注意：
建立太多的索引将会影响更新和插入的速度，因为它需要同样更新每个索引文件。对于一个经常需要更新和插入的表格，就没有必要为一个很少使用的where字句单独建立索引了，对于比较小的表，排序的开销不会很大，也没有必要建立另外的索引。建立索引会占用磁盘空间