python之路-----MySql操作三
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python之路-----MySql操作三相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
mysql 概述
一.主要内容:
视图 create view name (select * from user where id>5);
触发器
函数
存储过程
索引
二.各模块详细说明
1.视图
加速有临时表：(select * from user where id>5) as B 需要再100个sql语句中使用，如果按照临时表的写法，需要再100个sql语句里重复写:(select * from user where id>5) as B.
这无疑增加了代码量。这时候可以将临时表存为视图，供sql语句使用。(某个查询语句设置别名，日后方便使用)
定义：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。
视图的命令:
新增：
create view viem_name as sql语句； e.g:CREATE VIEW user_view AS (SELECT * FROM userinfo WHERE id>1); 修改： ALTER VIEW view_name as sql语句; e.g：ALTER VIEW user_view as (SELECT * FROM userinfo WHERE id>2);
删除：
drop view view name;
视图的特点：
1.由于视图是虚拟表，所以不能对视图的数据进行增删改
2.视图的内容随着物理表的变化而变化，如user表新增一个id为10的数据，则视图也会同时将该数据加入。
2.触发器
当我们在对每一行数据进行增删改前后(查询不会触发触发器)，可以定义一系列其他动作。如:往user表新增数据时，则在资产表新增对应的用户信息等。
定义：对某个表进行【增/删/改】操作的前后如果希望触发某个特定的行为时，可以使用触发器，触发器用于定制用户对表的行进行【增/删/改】前后的行为。
触发器的命令
新增:
插入前: delimiter // --定义结束符为 // ，结束符可自定义 CREATE TRIGGER trigger_name BEFORE INSERT ON tb_name FOR EACH ROW BEGIN sql语句1; sql语句2； .... END // ---根据自己定义的结束符结束创建触发器命令 delimiter ; ---将结束符改回;，避免影响其他sql语句执行 插入后: delimiter // --定义结束符为 // ，结束符可自定义 CREATE TRIGGER trigger_name AFTER INSERT ON tb_name FOR EACH ROW BEGIN sql语句1; sql语句2； .... END // ---根据自己定义的结束符结束创建触发器命令 delimiter ; ---将结束符改回;，避免影响其他sql语句执行 删除前，删除后，更改前，更改后只需要将insert改为delete,update即可。命令结构是一样的。
修改：
触发器无法修改，只能删除重建
删除：
DROP TRIGGER trigger_name;
触发器的使用：
触发器无法由用户直接调用，而知由于对表的【增/删/改】操作被动引发的。
1.old new old表示表中的旧数据，new表示为用户新增的数据。我们可以使用new，old来完成一些数据操作。 ps: new相当于Python中的对象类型，里面还有多个属性，调用时，插入值时，需要具体的属性名称. 例如插入表 a(id,name,gender) values(1,‘test‘,‘man‘),则 new.id=1，new.name=‘test‘,new.gender=‘man‘ old跟new同理 e.g: new：将a表新插入的数据同时插入b表 delimiter // CREATE TRIGGER tr_a_b AFTER INSERT ON a FOR EACH ROW BEGIN insert into b(name) values(new.name); END // delimiter ; old:删除a表前将删除的数据插入b表 delimiter // CREATE TRIGGER tr_a_b_del1 BEFORE DELETE ON a FOR EACH ROW BEGIN INSERT INTO b(id,name,gender) VALUES(old.id,old.name,old.gender); END // delimiter ; 补充说明：在删除前触发器中,我们将 old改为new，发现命令报错，说明old代表表中已存在的数据，而new表示用户新增加的数据。且old，new都是跟 操作表有关，示例中的a表，与b表是无关的。
3.函数
函数分为内置函数和自定义函数
3.1 内置函数
CHAR_LENGTH(str) 返回值为字符串str 的长度，长度的单位为字符。一个多字节字符算作一个单字符。 对于一个包含五个二字节字符集, LENGTH()返回值为 10, 而CHAR_LENGTH()的返回值为5。 CONCAT(str1,str2,...) 字符串拼接 如有任何一个参数为NULL ，则返回值为 NULL。 CONCAT_WS(separator,str1,str2,...) 字符串拼接（自定义连接符） CONCAT_WS()不会忽略任何空字符串。 (然而会忽略所有的 NULL）。 CONV(N,from_base,to_base) 进制转换 例如： SELECT CONV(‘a‘,16,2); 表示将 a 由16进制转换为2进制字符串表示 FORMAT(X,D) 将数字X 的格式写为‘#,###,###.##‘,以四舍五入的方式保留小数点后 D 位， 并将结果以字符串的形式返回。若 D 为 0, 则返回结果不带有小数点，或不含小数部分。 例如： SELECT FORMAT(12332.1,4); 结果为： ‘12,332.1000‘ INSERT(str,pos,len,newstr) 在str的指定位置插入字符串 pos：要替换位置其实位置 len：替换的长度 newstr：新字符串 特别的： 如果pos超过原字符串长度，则返回原字符串 如果len超过原字符串长度，则由新字符串完全替换 INSTR(str,substr) 返回字符串 str 中子字符串的第一个出现位置。 LEFT(str,len) 返回字符串str 从开始的len位置的子序列字符。 LOWER(str) 变小写 UPPER(str) 变大写 LTRIM(str) 返回字符串 str ，其引导空格字符被删除。 RTRIM(str) 返回字符串 str ，结尾空格字符被删去。 SUBSTRING(str,pos,len) 获取字符串子序列 LOCATE(substr,str,pos) 获取子序列索引位置 REPEAT(str,count) 返回一个由重复的字符串str 组成的字符串，字符串str的数目等于count 。 若 count <= 0,则返回一个空字符串。 若str 或 count 为 NULL，则返回 NULL 。 REPLACE(str,from_str,to_str) 返回字符串str 以及所有被字符串to_str替代的字符串from_str 。 REVERSE(str) 返回字符串 str ，顺序和字符顺序相反。 RIGHT(str,len) 从字符串str 开始，返回从后边开始len个字符组成的子序列 SPACE(N) 返回一个由N空格组成的字符串。 SUBSTRING(str,pos) , SUBSTRING(str FROM pos) SUBSTRING(str,pos,len) , SUBSTRING(str FROM pos FOR len) 不带有len 参数的格式从字符串str返回一个子字符串，起始于位置 pos。带有len参数的格式从字符串str返回一个长度同len字符相同的子字符串，起始于位置 pos。 使用 FROM的格式为标准 SQL 语法。也可能对pos使用一个负值。假若这样，则子字符串的位置起始于字符串结尾的pos 字符，而不是字符串的开头位置。在以下格式的函数中可以对pos 使用一个负值。 mysql> SELECT SUBSTRING(‘Quadratically‘,5); -> ‘ratically‘ mysql> SELECT SUBSTRING(‘foobarbar‘ FROM 4); -> ‘barbar‘ mysql> SELECT SUBSTRING(‘Quadratically‘,5,6); -> ‘ratica‘ mysql> SELECT SUBSTRING(‘Sakila‘, -3); -> ‘ila‘ mysql> SELECT SUBSTRING(‘Sakila‘, -5, 3); -> ‘aki‘ mysql> SELECT SUBSTRING(‘Sakila‘ FROM -4 FOR 2); -> ‘ki‘ TRIM([{BOTH | LEADING | TRAILING} [remstr] FROM] str) TRIM(remstr FROM] str) 返回字符串 str ， 其中所有remstr 前缀和/或后缀都已被删除。若分类符BOTH、LEADIN或TRAILING中没有一个是给定的,则假设为BOTH 。 remstr 为可选项，在未指定情况下，可删除空格。 mysql> SELECT TRIM(‘ bar ‘); -> ‘bar‘ mysql> SELECT TRIM(LEADING ‘x‘ FROM ‘xxxbarxxx‘); -> ‘barxxx‘ mysql> SELECT TRIM(BOTH ‘x‘ FROM ‘xxxbarxxx‘); -> ‘bar‘ mysql> SELECT TRIM(TRAILING ‘xyz‘ FROM ‘barxxyz‘); -> ‘barx‘ 部分内置函数
官方内置函数网址：
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/functions.html
中文版内置函数：
http://doc.mysql.cn/mysql5/refman-5.1-zh.html-chapter/functions.html#encryption-functions
3.2 自定义函数
创建函数
delimiter // CREATE FUNCTION func_name( a INT, #声明变量和变量类型 b INT ) RETURNS INT #设置返回值类型 BEGIN DECLARE c INT; #声明变量 set c=a+b; #赋值运算 RETURN(c); #返回值 END // delimiter ;
删除函数
drop function func_name;
执行函数
# 获取返回值 declare @i VARCHAR(32); select UPPER(‘alex‘) into @i; SELECT @i; # 在查询中使用 select f1(11,nid) ,name from tb2; #直接使用 select f1(1,2);
使用pymysql调用mysql函数
cursor=conn.cursor() cursor.execute(‘select f1(6,2)‘) res=cursor.fetchone()
4.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。
4.1.简单存储过程
delimiter // CREATE PROCEDURE p1() BEGIN SELECT * FROM userinfo WHERE id<4; INSERT into b(name,gender) VALUES(‘test1‘,‘112‘); END // delimiter ;
4.2.带参数的存储过程（in,out,inout）
- in 仅用于传入参数用
- out 仅用于返回值用
- inout 既可以传入又可以当作返回值
创建：
delimiter // CREATE PROCEDURE p1( IN nid INT ) BEGIN SELECT * FROM userinfo WHERE id<nid; END // delimiter ; 使用： CALL p1(2);
delimiter // CREATE PROCEDURE p2( OUT nid int ) BEGIN set nid=111111; END // delimiter ; 执行： set @v1=10; --需要先定义变量，再将输出赋值给变量 call p2(@v1); SELECT @v1;
inout是in和out的结合体，用法同in和out。
补充：
为什么有结果集又有out伪造的返回值？ 1.存储过程和函数不一样，并没有返回值。如果我们需要使用返回值的时候，可以定义out来伪造返回值。 2.用于标识存储过程的执行结果。我们可以在存储过程的不同阶段返回不同的返回值来标记执行结果。 用于标识存储过程的执行结果示例； delimiter // create procedure p3( in n1 int, out n2 int 用于标识存储过程的执行结果 1表示成功,2表示失败 ) BEGIN 代码监测： insert into vv(..) insert into vv(..) insert into vv(..) set n2=1; 发生异常： set n2=2; END // delimiter ;
4.3.事物
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。
delimiter // create procedure p4( out status int ) BEGIN 1. 声明如果出现异常则执行{ set status = 1; rollback; --回滚 } 开始事务 -- 由秦兵账户减去100 -- 方少伟账户加90 -- 张根账户加10 commit; 结束 set status = 2; END // delimiter ;
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; DELETE from tb1; insert into tb2(name)values(‘seven‘); COMMIT; -- SUCCESS set p_return_code = 2; END\\delimiter ;
4.4.游标(性能比较差,最好在程序级别进行操作)
4.4.1 游标使用原理:
1.声明游标
2.取操作表的数据
my_cursor select id,num from userinfo;
3.循环每行数据
for row.id,row.num in my_cursor:
#游标无法自动识别是否无数据，需要检测循环是否有数据，如果无数据，则结束循环
delimiter // create procedure p6() begin 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; #设置循环结束标志为False declare temp int; declare my_cursor CURSOR FOR select id,num from A; #声明游标,my_cursor类型为cursor，并且从A表中取数据给游标my_cursor declare CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE; #如果游标数据取完，则设置done为True open my_cursor; #打开游标 xxoo: LOOP #xxoo为自定义循环名称 fetch my_cursor into row_id,row_num; #等于python中的for .. in ..，拿一行数据赋值给row_id,row_num if done then #如果数据取完，则结束循环 leave xxoo; END IF; set temp = row_id + row_num; insert into B(number) values(temp); end loop xxoo; close my_cursor; end // delimter ;
4.5.动态执行(防sql注入)
4.5.1 命令格式
delimiter // create procedure p7( in sql varchar(255), in arg int ) begin --1. 预检测某个东西 SQL语句合法性 --2. SQL =格式化 tpl + arg --3. 执行SQL语句 set @xo = arg; PREPARE xxx FROM ‘select * from student where sid > ?‘; -- ?是占位符 EXECUTE xxx USING @xo; DEALLOCATE prepare prod; end // delimter ;
delimiter \\CREATE PROCEDURE p8 ( in nid int ) BEGIN set @nid = nid; --需要先将出入的参数值转换为session变量（命令要求，否则会保持错） PREPARE prod FROM ‘select * from student where sid > ?‘; --预制语句，prod为自定义名称 EXECUTE prod USING @nid; --将nid传入 ‘select * from student where sid > ?‘ 的占位符？处 DEALLOCATE prepare prod; --执行sql命令 END \\delimiter ;
4.6.存储过程执行
mysql执行
-- 无参数 call proc_name() -- 有参数，全in call proc_name(1,2) -- 有参数，有in，out，inout set @t1=0; set @t2=3; call proc_name(1,2,@t1,@t2)
pymysql执行
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host=‘127.0.0.1‘, port=3306, user=‘root‘, passwd=‘123‘, 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") #固定格式 @__存储过程名称__第几个参数 result = cursor.fetchall() conn.commit() cursor.close() conn.close() print(result)
4.7.存储过程删除
drop PROCEDURE 存储过程名
5.索引
索引，是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录，查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置，然后直接获取即可。
5.1 索引的作用：
1.根据索引类型的不同,有不同的越苏
2.加速查询速度。（但是会降低行修改，增加，删除的效率）
5.2 索引加速的原理:
将索引内容以某种存储格式创建额外的文件,用来加速查询。
1.hash加速
通过将索引内容hash后报存在额外的文件里，查询时如果为索引值，则优先在这张表里查询。由于hash报存时，并不是按照表内容的顺序进行报存,而是随机顺序保存，所以hash方式的索引在范围查找时效率较低，单值查找时较快。
2.btree
mysql默认的索引保存方式，使用了二叉树原理，二叉树是按照一定的规律进行排列的,所以范围查找速度较快。
5.3 索引的分类：
1.主键索引：不能为空+不能重复，加速查找，一个表只能有一个主键索引
2.普通索引： 没有约束，加速查找
3.唯一索引： 可以为空，不能重复，加速查找
4.联合索引( 专门用于组合搜索，其效率大于索引合并)：
联合唯一索引
联合普通索引
联合主键索引
5.全文索引：对文本的内容进行分词，进行搜索 (一般使用第三方工具来进行索引，不使用全文索引)
名词补充:
索引合并，使用多个单列索引组合搜索
覆盖索引，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.
5.4 有索引和无索引查询速度比较
使用索引:
mysql> select * from index_pra where id=66666;
+-------+-----------+---------------+--------+
| id | name | email | gender |
+-------+-----------+---------------+--------+
| 66666 | alex66595 | [email protected] | woman |
+-------+-----------+---------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)
不使用索引
mysql> select * from index_pra where name=‘alex66666‘;
+-------+-----------+---------------+--------+
| id | name | email | gender |
+-------+-----------+---------------+--------+
|66737 | alex66666 | [email protected] | woman |
+-------+-----------+---------------+--------+
1 row in set (5.56 sec)
5.5 各索引的创建，修改，删除
5.5.1 普通索引
普通索引只有加速查找的作用，不对数据进行约束。
create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, index ix_name (name) #index 索引名 列名(可以多列) )
create index index_name on table_name(column_name)
DROP INDEX index_name ON talbe_name
ALTER TABLE table_name DROP INDEX index_name
ALTER TABLE table_name DROP PRIMARY KEY
show index from table_name; mysql> show keys from index_pra; +-----------+------------+--------------+--------------+-------------+---------- -+-------------+----------+--------+------+------------+---------+-------------- -+ | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | +-----------+------------+--------------+--------------+-------------+---------- -+-------------+----------+--------+------+------------+---------+-------------- -+ | index_pra | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 676725 | NULL | NULL | | BTREE | | | | index_pra | 1 | index_pra_ix | 1 | name | A | 699559 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | | index_pra | 1 | index_pra_ix | 2 | email | A | 699559 | NULL | NULL | YES | BTREE | | | +-----------+------------+--------------+--------------+-------------+---------- -+-------------+----------+--------+------+------------+---------+-------------- -+ 3 rows in set (0.00 sec)
注意：对于创建索引时如果是BLOB 和 TEXT 类型，必须指定length。
create index ix_extra on in1(extra(32));
5.5.2 唯一索引
约束:不能重复，可以为空。有加速查找作用
CREATE TABLE employ( id int auto_increment PRIMARY KEY, name char(20), pc_id int, UNIQUE uq_hostinfo_employ (pc_id) );
create unique index 索引名 on 表名(列名)
drop unique index 索引名 on 表名;
如果命令报错，可以使用:
drop index 索引名 on 表名;
5.5.3 主键索引
约束:不能重复，不能为空，有加速查找作用
create table in1( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, index ix_name (name) ) OR create table in1( nid int not null auto_increment, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text, primary key(ni1), index ix_name (name) ) 创建表 + 创建主键
alter table 表名 add primary key(列名);
1.当主键没有自增时： alter table 表名 drop primary key; alter table 表名 modify 列名 int, drop primary key; 2、当主键由自增时，需要先删自增，再删除主键 Alter table tb change id id int(10);//删除自增长 Alter table tb drop primary key;//删除主建
5.5.4 组合索引
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，如：where username = ‘root‘ and passwd = ‘123456‘。
create table in3( nid int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, extra text )
create index ix_name_email on in3(name,email);
组合索引查询时,遵循最左前缀匹配原则。
如上创建组合索引之后，查询：
name and email -- 使用索引 #name为最左边索引
name -- 使用索引
email -- 不使用索引
注意：对于同时搜索n个条件时，组合索引的性能好于多个单一索引合并。
5.6 索引命中
索引可以加快查询速度，但是我们需要避免索引未命中的行为，导致无法利用到索引加速。常见的错误用法如下：
-like ‘%xx‘ select * from tb1 where name like ‘%cn‘; - 使用函数 select * from tb1 where reverse(name) = ‘wupeiqi‘; - or select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘[email protected]‘; #nid为索引,email不为索引 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 tb1 where nid = 1 or name = ‘seven‘; #nid和name都是索引 select * from tb1 where nid = 1 or email = ‘[email protected]‘ and name = ‘alex‘； #and会使用有索引的那列 - 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，主键除外 select * from tb1 where name = 999; - != select * from tb1 where name != ‘alex‘ 特别的：如果是主键，则还是会走索引 select * from tb1 where nid != 123 - > select * from tb1 where name > ‘alex‘ 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 tb1 where nid > 123 select * from tb1 where num > 123 - order by select email from tb1 order by name desc; 当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引 特别的：如果对主键排序，则还是走索引： select * from tb1 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
5.7 其他注意点
- 避免使用select * --效率低 - count(1)或count(列) 代替 count(*) --报错 - 创建表时尽量时 char 代替 varchar --char固定长度，检索速度快 - 表的字段顺序固定长度的字段优先 - 组合索引代替多个单列索引（经常使用多个条件查询时） --组合索引效率更高 - 尽量使用短索引 --如数据后面都一样,则可以使用局部索引 create index index_eg on tb(titile(16));
指定titile前十六个字符做索引
- 使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries) --mysql现在版本速度差不多 - 连表时注意条件类型需一致 --类型不一致也可以连表 - 索引散列值（重复少）不适合建索引，例：性别不适合
5.8 分页
每页显示十条，一共有100万条数据，如何解决分页问题: 解决方案： 1.不让看很后面的数据 2.索引表中扫描 select * from userinfo3 where id in(select id from userinfo3 limit 200000,10) 缺点： select id from userinfo3 limit 200000,10； 需要从头扫到截取的位置，数据越后面导致耗时越久，效率低。 3.正确方案： 记录当前页最大或最小ID 3.1. 页面只有上一页，下一页 # max_id # min_id 下一页： select * from userinfo3 where id > max_id limit 10; 上一页： select * from userinfo3 where id < min_id order by id desc limit 10; 3.2. 上一页 192 193 [196] 197 198 199 下一页 select * from userinfo3 where id in (select id from (select id from userinfo3 where id > max_id limit 30) as N order by N.id desc limit 10) 补充: 1.为什么不用between .. and .. 因为id不一定是连续的，用between会导致页面显示不完整 。
5.9 执行计划
执行计划可以评估下sql的执行时间，用来比较sql语句是否比较优。虽然执行计划并不是百分百可以对比sql优化程度，但是大部分情况下都适用。
命令：
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
查询顺序标识 如：mysql> explain select * from (select nid,name from tb1 where nid < 10) as B; +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ | 1 | PRIMARY | <derived2> | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 9 | NULL | | 2 | DERIVED | tb1 | range | PRIMARY | PRIMARY | 8 | NULL | 9 | Using where | +----+-------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+-------------+ 特别的：如果使用union连接气值可能为null select_type 查询类型 SIMPLE 简单查询 PRIMARY 最外层查询 SUBQUERY 映射为子查询 DERIVED 子查询 UNION 联合 UNION RESULT 使用联合的结果 ... table 正在访问的表名 type 查询时的访问方式，性能：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const ALL 全表扫描，对于数据表从头到尾找一遍 select * from tb1; 特别的：如果有limit限制，则找到之后就不在继续向下扫描 select * from tb1 where email = ‘[email protected]‘ select * from tb1 where email = ‘[email protected]‘ limit 1; 虽然上述两个语句都会进行全表扫描，第二句使用了limit，则找到一个后就不再继续扫描。 INDEX 全索引扫描，对索引从头到尾找一遍 select nid from tb1; RANGE 对索引列进行范围查找 select * from tb1 where name < ‘alex‘; PS: between and in > >= < <= 操作 注意：!= 和 > 符号 INDEX_MERGE 合并索引，使用多个单列索引搜索 select * from tb1 where name = ‘alex‘ or nid in (11,22,33); REF 根据索引查找一个或多个值。 select * from tb1 where name = ‘seven‘; EQ_REF 连接时使用primary key 或 unique类型 select tb2.nid,tb1.name from tb2 left join tb1 on tb2.nid = tb1.nid; CONST 常量 表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次。 select nid from tb1 where nid = 2 ; SYSTEM 系统(覆盖索引) 表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。 select * from (select nid from tb1 where nid = 1) as A; possible_keys 可能使用的索引 key 真实使用的 key_len MySQL中使用索引字节长度 rows mysql估计为了找到所需的行而要读取的行数 ------ 只是预估值 extra 该列包含MySQL解决查询的详细信息 “Using index” 此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。 “Using where” 这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。 “Using temporary” 这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。 “Using filesort” 这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。 “Range checked for each record(index map: N)” 这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的。
5.10 慢日志
DBA可以开启慢日志,看哪些sql语句查询比较慢，是否命中索引
查看慢日志配置： show variables like ‘%query%‘； +------------------------------+-----------------------------------------+ | Variable_name | Value | +------------------------------+-----------------------------------------+ | slow_query_log | ON | | slow_query_log_file | E:\\mysql-5.7.17-winx64\\data\\my_slow.log | +------------------------------+-----------------------------------------+ 参数说明: slow_query_log 是否开启慢日志 slow_query_log_file 慢日志保存文件路径 查看慢日志设置阈值 show variables like ‘%queries%‘; +----------------------------------------+-------+ | Variable_name | Value | +----------------------------------------+-------+ | long_query_time | 0.200000 | | log_queries_not_using_indexes | ON | | log_throttle_queries_not_using_indexes | 2 | +----------------------------------------+-------+ 参数说明: long_query_time 查询时间超时该阈值则记录，单位为 s log_queries_not_using_indexes 是否记录没有使用索引的sql log_throttle_queries_not_using_indexes 用来表示每分钟允许记录到slow log的且未使用索引的SQL语句次数。该值默认为0，表示没有限制
session级别修改配置参数
set global 变量名 = 值
修改配置文件
mysqld --defaults-file=‘E:\\wupeiqi\\mysql-5.7.16-winx64\\mysql-5.7.16-winx64\\my-default.ini‘ my.conf内容： slow_query_log = ON slow_query_log_file = D:/.... ... 注意：修改配置文件之后，需要重启服务
查看慢日志
mysqldumpslow -s at -a /usr/local/var/mysql/MacBook-Pro-3-slow.log
""" --verbose 版本 --debug 调试 --help 帮助 -v 版本 -d 调试模式 -s ORDER 排序方式 what to sort by (al, at, ar, c, l, r, t), ‘at‘ is default al: average lock time ar: average rows sent at: average query time c: count l: lock time r: rows sent t: query time -r 反转顺序，默认文件倒序拍。reverse the sort order (largest last instead of first) -t NUM 显示前N条just show the top n queries -a 不要将SQL中数字转换成N，字符串转换成S。don‘t abstract all numbers to N and strings to ‘S‘ -n NUM abstract numbers with at least n digits within names -g PATTERN 正则匹配；grep: only consider stmts that include this string -h HOSTNAME mysql机器名或者IP；hostname of db server for *-slow.log filename (can be wildcard), default is ‘*‘, i.e. match all -i NAME name of server instance (if using mysql.server startup script) -l 总时间中不减去锁定时间；don‘t subtract lock time from total time """
以上是关于python之路-----MySql操作三的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章