Python（黄金时代）——mysql数据库基础

Posted 2023-04-04 程序猿知秋

数据库基本介绍

RDBMS（Relational Database Managerment System) ：关系型数据库管理系统

关系型数据库的主要产品如下

• mysql：web时代使用最广泛的关系型数据库

• oracel：大型项目使用较多，如银行、电信等

• ms sql server：普遍用于微软的项目

• db2：IBM 的产品，主要用于大型项目

• sqlite：轻量级数据库，主要应用于移动平台

SQL（Structured Query Language)

SQL是结构化查询语言，是一种用来操作 RDBMS的数据库语言，当前的关系型数据库都支持使用SQL语言进行操作

注：对于程序员来讲，最重要的就是对数据的curd(增、删、改、查)，即DQL和DML

• SQL语句主要分为

  • DQL：数据库查询语言，用于对数据进行查询

  • DML：数据库操作语言，用于对数据进行增加、修改、删除等操作

  • TPL：事务处理语言，对事务进行处理

  • DCL：数据库控制语言，进行授权与权限回收

  • DDL：数据库定义语言，进行数据库、表的管理

  • CCL：指针控制语言，通过控制指针完成对表的操作

MySQL 简介

• 直接查看MySQL官方网站（https://www.mysql.com/）

• MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，后来被Sun公司收购，之后又被Oracle收购，目前 属于Oracle旗下产品

MySQL的特点

• 使用c和c++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性

• 支持多种操作系统，如Linux、Windows、MacOS... 等

• 为多种编程语言提供了API，如C、C++、JAVA、Python ... 等

• 支持多线程，充分利用 CPU资源

• 多编码支持 GB2312、UTF-8 等

• 支持多种存储引擎

• MySQL 采用双授权政策，分为社区版和商业版，并且源码开源

• 复制全局事务标识

• 复制无崩溃从机

• 复制多线程从机

• ...

最主要的是 开源，免费、不要钱，并且使用范围广，跨平台支持性好，是学习数据库开发的首选

MySQL服务器与客户端的安装步骤较多，请自行百度（注，不同的操作系统，对应的mysql版本不一样）

Navicat

• Navicat 是数据库管理工具，专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。Navicat 是以直觉化的图形用户界面而建的，让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息

• Navicat提供多达 7 种语言供客户选择，被公认为全球最受欢迎的数据库前端用户界面工具。

• 它可以用来对本机或远程的 MySQL、SQL Server、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 数据库进行管理及开发

Navicat 的安装及基本使用，请自行百度

安装完成之后，可以自己创建数据库

数据库中表的数据类型与约束

• 常用的数据类型

  • 整数：tinyint、int、bigint

  • 小数：decimal

  • 字符串：varchar、char

  • 日期时间：date、time、datetime

  • 枚举类型：enum

  • 类型说明

    • decimal表示浮点数，如decimal(5,2)表示共存5位数，小数占2位

    • char表示固定长度的字符串，如char(3),如果填充 'ab' 时会补一个空格为 'ab '

    • varchar表示可变长度的字符串，如varchar(3),填充'ab'时，就只会存储'ab'

    • 字符串text表示存储大文本，当字符串大于4000时推荐使用

• 约束

  • 主键索引primary key：物理上存储的顺序（默认是唯一索引）

  • 非空not null：此字段不允许填写空值

  • 唯一索引 unique：此字段的值不允许重复

  • 默认default：当不填写此值时会使用默认值，如果填写，则以填写为准

  • 外键foreign key：对关系字段进行约束，当为关系字符填写值时，会到关联的表中查询此值是否存在

  • 说明：虽然外键约束可以保证数据的有效性，但是在进行数据的crud时（增、删、改、查）时，都会降低数据库的性能，所以一般不推荐使用。在实际开发中，一般是通过业务逻辑控制数据的有效性

常用数据类型

类型	字节大小	有符号范围	无符号范围
TINYINT	1	-128~127	0~255
SMALLINT	2	-32768~32767	0~65535
MEDIUMINT	3	-8388608~8388607	0~16777215
INT/INTEGER	4	-2147483648~2147483647	0~4294967295
BIGINT	8	-9223372036854775808~9223372036854775807	0~18446744073709551615

字符串

类型	字节大小	示例
CHAR	0~255	char(3) ,输入'ab'，存储为'ab',输入'abcd'，存储为'abc'
VARCHAR	0~255	varchar(3),输'ab',存储为'ab',输入'abcd'，存储为'abc
TEXT	0~65535	大文本

日期

类型	字节大小	示例
DATE	4	’2021-01-01‘
TIME	3	'23:59:59'
DATETIME	8	'2021-01-01 23:59:59'
YEAR	1	'2021'
TIMESTAMP	4	'1991-01-01 00:00:59' UTC - '2033-01-0100:00:59' UTC

 

数据库操作

通过命令行操作数据库

连接数据库

• mysql -u用户名 -p密码 

退出数据库连接

• exit/quit/ctrl+c

查看所有数据库

• show databases;

显示时间

• select now();

查看数据库版本

• select version();

创建数据库并指定编码为utf8

• create database python01 charset=utf8;

删除数据库

• drop database python01;

使用数据库

• use python01;

查看当前使用的数据库

• select database();

数据表的操作

创建表

• create table 表名字(字段 类型 约束)

• 例：create table person(id int,name varchar(50));

查看所有的表

• show tables;

查看表结构

• desc person;

修改表-添加字段

• alter table 表名 add 列名 类型;

• 例：alter table person add age int;

修改表-修改字段

• alter table 表名 change 原名 新名 类型及约束;

• 例：alter table person change age sex int not null;

修改表-删除字段

• alter table 表名 drop 列名;

• 例：alter table person drop sex;

删除表

• drop table 表名;

• 例：drop table person;

数据表的基本增删改查（curd)

• 添加数据两种方式

  • 方式一：insert into person(id,name) values(1,'zs');

  • 方式二：insert into person values(2,'ls');

• 查询全部表数据

  • select * from person;

• 修改表数据

  • update person set name='ww' where id=2;

• 删除表数据

  • delete from person where id=2;

数据表的查询

• 使用as 给字段起别名

  • select name as 姓名,age from person;

• 使用as 给表起别名 

  • select p.name ,p.age from person as p;

• 去除重复的年龄 (DISTINCT )

  • SELECT DISTINCT age from person;

• 查询大于30岁的人; 小于30岁的人; 不等于32岁的人;  (>,<,<>)

  • SELECT * from person where age>30;

  • SELECT * from person where age<30;

  • SELECT * from person where age<>32;

• 查询年龄在 24到40之间的人 (> ,<)

  • SELECT * from person where age>24 and age<40;

• 查询年龄是22或43的人 (or 或 in)

  • 方式一：SELECT * from person where age=22 or age=43;

  • 方式二：SELECT * from person where age in (22,43);

• 查询名字前面是李 开头的 ( like 'xxx%')；查询后面是八 结尾的( like '%xxx')；查询名字中间有八的 ( like '%xxx%')

  • select *from person where name like '李%';

  • select *from person where name like '%八';

  • select *from person where name like '%八%';

• 查询年龄为null的人 (is null)

  • select *from person where age is null;

• 查询年龄不为null的人 ( is not null )

  • select *from person where age is not null;

• 按年龄从大到小排序(order by xxx desc)；按年龄从小到大排序  (order by xxx asc)

  • select *from person where age is not null order by age desc;

  • select *from person where age is not null order by age asc;

• 查询所有人年龄的总和 ( sum )

  • select sum(age) as 年龄总和 from person;

• 查询总共有多少人 (count)

  • select count(*) as 总人数 from person;

• 查询最大的年龄 (max)；查询最小的年龄 (min)

  • select max(age) as 最大年龄 from person;

  • select min(age) as 最小年龄 from person;

• 按年龄分组统计人数 (group by)

  • select age,count(*) from person GROUP BY age;

• 按年龄分组统计人数,并统计相同年龄人数有2个的 （HAVING ）

  • select age,count(*)total from person GROUP BY age HAVING total=2;

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从青铜到黄金，对着mysql学，一文搞定mongoDB

Mongodb基础入门教程

项目中使用的技术五花八门，接触了很多新技术，之前也没用过mongo，今天恶补一下基础的知识，开始吧。

1、mongo 和 mysql 概念 对比

一个刚毕业的学生都知道mysql ,所以说关系型数据库就像我们的母语一样，在学习新的数据库的时候进行知识迁移，先来类比一下mysql 的概念。

2、插入文档

MongoDB 使用 insert() 或 save() 方法向集合中插入文档

例子

db.col.insert({title: 'MongoDB 教程', 
    description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
    by: '菜鸟教程',
    url: 'http://www.runoob.com',
    tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
    likes: 100
})

以上实例中 col 是我们的集合名，如果该集合不在该数据库中， MongoDB 会自动创建该集合并插入文档。

3、更新文档

update() 方法用于更新已存在的文档

save() 方法通过传入的文档来替换已有文档，_id 主键存在就更新，不存在就插入

语法：

db.getCollection('test_data_1').updateMany(
// 下面是查询条件     
{"字段名1":"查找条件1","字段名2":"查找条件2"},
// 进行修改
{"$set":{"字段名":"新的数据","字段名":"新的数据"} 
})

• updateOne：只更新第一条符合条件的数据

• updateMany：更新所有符合条件的数据

4、删除文档

例子：

db.getCollection('test_data_1').deleteMany(
// 删除的条件
{"字段名1":"值","字段名2":"值2"}
)

deleteOne和deleteMany。和修改数据的情况差不多，一个是删除第一条满足条件的，一个是删除所有满足条件的。

5、查询

MongoDB 查询数据的语法格式如下：

db.collection.find(query, projection)

• query ：可选，使用查询操作符指定查询条件

• projection ：可选，使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值， 只需省略该参数即可（默认省略）。

MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key)，每个键(key)以逗号隔开，即常规 SQL 的 AND 条件

db.col.find({"by":"香菜聊游戏", "title":"MongoDB 教程"})

等价于：WHERE by='香菜聊游戏' AND title='MongoDB 教程'

MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or

db.col.find({$or:[{"by":"香菜聊游戏"},{"title": "MongoDB 教程"}]})

等价于：WHERE by='香菜聊游戏' or title='MongoDB 教程'

6、查询排序

在 MongoDB 中使用 sort() 方法对数据进行排序，sort() 方法可以通过参数指定排序的字段，并使用 1 和 -1 来指定排序的方式，其中 1 为升序排列，而 -1 是用于降序排列。

例子 ：

db.col.find({},{"title":1,_id:0}).sort({"likes":-1})

• 得到数据的条数

db.getCollection('test_data_1').find({}).count()

7、索引：

单个索引

db.col.createIndex({"title":1})

Key 值为你要创建的索引字段，1 为指定按升序创建索引，如果你想按降序来创建索引指定为 -1

复合索引：

db.col.createIndex({"title":1,"description":-1})

8、限制数量

db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(2)

除了可以使用limit()方法来读取指定数量的数据外，还可以使用skip()方法来跳过指定数量的数据，skip方法同样接受一个数字参数作为跳过的记录条数。

db.col.find({},{"title":1,_id:0}).limit(1).skip(1)

9、去重

在mongodb中进行数据去重是一个很简单的操作。使用distinct即可。它可以接收两个参数，第一个参数为需要被去重的字段名，第二个参数是进行去重的条件（去重条件也就是进行查询操作的第一个参数，可以省略）。

db.getCollection('test_data_1').distinct(去重的字段名,去重的条件)

db.getCollection('test_data_1').distinct("name",{"age":{"$ne":10}})

最佳实践

1. 集合名全部小写

2. 禁止使用数字打头的库名

3. 文档中的 key 禁止使用任何 " _ "（下划线）以外的特殊字符

4. 尽量存放统一了大小写后的数据

5. 在创建集合时，规划好索引，在集合为空的时候创建索引

6. 索引的数量越少越好，

7. mongo不支持表连接

8. 设定合适的MongoDB连接池大小，Java驱动的默认连接池大小是100

9. 不要实例化多个MongoClient。MongoClient是个线程安全的类，自带线程池。通常在一个JVM内不要实例化多个MongoClient实例，避免连接数过多和资源的不必要浪费