python 操作mysql

安装pymysql 模块

pip install pymysql

sql注入问题

输入用户名：qaa ' or 1=1 #

输入密码：dasdasdsa

select * from user where name='qaa' or 1=1 #' and password='afasa'

不需要输入正确用户名和密码就能查看数据

产生的原因

因为过于相信用户输入的内容，根本没有做任何的检验

解决的方法

sql = 'select * from user where name=%s and password=%s'
cursor.execute(sql,(user,pwd))

用cursor.execute来检验输入的用户名和密码

连接

连接数据库的参数

conn = pymysql.connect(host='localhost',user ='root',passwrod ='123',database='test',charset='utf8')

cursor=conn.cursor() 默认返回的值是元祖类型

cursor =conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) 返回的是字典类型

查

fetchall（）：取出所有的数据，返回的是列表套字典

fetchone（）：取出一条数据返回的是字典

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fetchmany（size）：取出size条数据返回的是列表套字典

增

sql= "inset into user(name,password)values (%s,%s)"

cursor.execute(sql,('xxx','qwe')) # 新增一条数据



data=[
    ('aaa','qqq')
    ('aaa1','qqq1')
    ('aaa2','qqq2')

]

cursor.executemany(sql,data) # 新增多条数据

conn.commit() # 除了查 ，必须要加该代码

print(cursor.lastrowid)# 获取最后一行的id

修

sql="update user set name=%s where id=%s"

cursor.execute(sql,('ghh',2))

conn.commit()

cursor.close()

conn.close()

删

sql ="delete from user where id =%s"

cursor.execute(sql,('sdas')

conn.commit()

cursor.close()

conn.close()

索引

使用索引的作用

为了提高查询的效率

类比：字典中的目录

索引的本质

一个特殊的文件

索引的底层原理

B+树

索引的种类

主键索引：加速查找+不能重复+不能为空 primary key

唯一索引：加速查找+不能重复 unique（name）

联合唯一索引： unique（name，email）

普通索引：加速查找 index（name）

联合索引：index （ name，email）

索引的创建

主键索引

新增主键索引：

create table xxx(

id int auto_increment,

primary key(id)

)

alter table xxx change id  id int auto_increment primary key

alter table xxx add primary key(id);

删除主键索引：

alter table xxx drop primary key;

唯一索引

新增：

create table x1(

id int auto_increment primary key,

name varchar(32) not null default '',

unique u_name(name)

)charset utf8
create unique index 索引名 on 表名(字段名)；

create unique index ix_name on x1(name);
alter table x1 add unique index ix_name(name)

删除：

alter table x1 drop index u_name;

普通索引

新增:

create table x2(

id int auto_increment primary key,

name varchar(32) not null default '',

index u_name(name)

)charset utf8
create index 索引名 on 表名（字段名）；

create index ix_name on x2(name);
alter table x2 add index ix)name(name)

删除：

alter table x2 drop index u_name;

索引的优缺点

通过观察*.ibd文件可知：

索引加快了查询速度
占用大量的磁盘空间

不会命中索引的情况

不能再SQL语句中，进行四则运算，会降低SQL的查询效率
使用函数

select * from tb1 where reverse(email) ='aaa';
类型不一致

如果列是字符串类型，传入的条件必须用引号引起来

排序条件为索引，则select字段必须也是索引字段，否则无法命中
order by

select name from s1 order by email desc;

当根据索引排序时候，select查询的字段如果不是索引，则速度仍然很慢

select email from s1 order by email desc;

特别的：如果对主键排序，速度还是很快

select * from tb1 order by nid desc;
count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别
组合索引最左前缀

什么时候回创建联合索引？

根据公司的业务场景，在嘴常用的几列上添加索引

select * from user where name='mqb' and email ='[email protected]';

如果遇到上述业务情况，错误的做法是：

index ix_name(name),

index ix_email(email)

正确的做法：

index ix_name_email(name,email)

如果组合索引为：ix_name_email (name,email)
where name='zekai' and email='xxxx' -- 命中索引
where name='zekai' -- 命中索引
where email='[email protected]' -- 未命中索引

explain

explain select * from user where name ='mqb' and email ='mqb @qq.com'\G

                            id: 1
                       select_type: SIMPLE
                             table: user
                        partitions: NULL
                              type: ref       索引指向 all
                     possible_keys: ix_name_email     可能用到的索引
                               key: ix_name_email     确实用到的索引
                           key_len: 214            索引长度
                               ref: const,const
                              rows: 1            扫描的长度
                          filtered: 100.00
                             Extra: Using index   使用到了索引

索引覆盖：

select id from user where id =2000;

慢查询日志

查看慢SQL的相关变量

show variables like '%slow%'

配置慢SQL的变量

set global 变量名=值

set global slow_query_log=on;

set global slow_query_log_file='地址'；

set global long_query_time=1;

pymysql的操作