一、将查询结果插入到其它表中

1. 思考

目前只有一个goods表，我们想要增加一个商品分类信息，比如：移动设备这个分类信息，只通过goods表无法完成商品分类的添加，那么如何实现添加商品分类信息的操作?

答案:

创建一个商品分类表，把goods表中的商品分类信息添加到该表中。
将goods表中的分类名称更改成商品分类表中对应的分类id

2. 创建商品分类表

-- 创建商品分类表
create table good_cates(
    id int not null primary key auto_increment, 
    name varchar(50) not null
);

3. 把goods表中的商品分类添加到商品分类表

-- 查询goods表中商品的分类信息
select cate_name from goods group by cate_name;

-- 将查询结果插入到good_cates表中
insert into good_cates(name) select cate_name from goods group by cate_name;

-- 添加移动设备分类信息
insert into good_cates(name) values('移动设备');

说明:

insert into .. select .. 表示: 把查询结果插入到指定表中，也就是表复制。

二、使用连接更新表中某个字段数据

1. 更新goods表中的商品分类信息

上一节课我们已经创建了一个商品分类表(good_cates)，并完成了商品分类信息的插入，现在需要更新goods表中的商品分类信息，把商品分类名称改成商量分类id。

接下来我们实现第二步操作:

将goods表中的分类名称更改成商品分类表中对应的分类id

-- 查看goods表中的商品分类名称对应的商品分类id
select * from goods inner join good_cates on goods.cate_name = good_cates.name;

-- 把该语句中from 后的语句理解为一张虚表  
update goods g inner join good_cates gc on g.cate_name=gc.name set g.cate_name=gc.id;

三、创建表并给某个字段添加数据

1. 思考

上一节课我们完成了商品分类表(good_cates)的创建和商品分类信息的添加以及把商品表(goods)中的商品分类名称改成了对应的商品分类id，假如我们想要添加一个品牌，比如：双飞燕这个品牌信息，只通过goods表无法完成品牌信息的添加，那么如何实现添加品牌信息的操作?

答案:

创建一个品牌表，把goods表中的品牌信息添加到该表中。
将goods表中的品牌名称更改成品牌表中对应的品牌id

2. 创建品牌表

-- 查询品牌信息 
select brand_name from goods group by brand_name;

-- 通过create table ...select来创建数据表并且同时插入数据
-- 创建商品分类表，注意: 需要对brand_name 用as起别名，否则name字段就没有值
create table good_brands (     
id int unsigned primary key auto_increment,     
name varchar(40) not null) select brand_name as name from goods group by brand_name;

说明:

create table .. select 列名 .. 表示创建表并插入数据

3. 更新goods表中的品牌信息

-- 将goods表中的品牌名称更改成品牌表中对应的品牌id
update goods as g inner join good_brands gb on g.brand_name = gb.name set g.brand_name = gb.id;

四、修改goods表结构

目前我们已经把good表中的商品分类和品牌信息已经更改成了商品分类id和品牌id，接下来需要把 cate_name 和 brand_name 字段分别改成 cate_id和 brand_id 字段，类型都改成int类型

-- 查看表结构
desc goods;
-- 通过alter table语句修改表结构
alter table goods change cate_name cate_id int not null, change brand_name brand_id int not null;

说明:

alert table 可以同时修改多个字段信息

五、PyMySQL的使用

1. 思考

如何实现将100000条数据插入到MySQL数据库?

答案:

如果使用之前学习的MySQL客户端来完成这个操作，那么这个工作量无疑是巨大的，我们可以通过使用程序代码的方式去连接MySQL数据库，然后对MySQL数据库进行增删改查的方式，实现10000条数据的插入，像这样使用代码的方式操作数据库就称为数据库编程。

2. Python程序操作MySQL数据库

安装pymysql第三方包:

sudo pip3 install pymysql

说明:

安装命令使用 sudo pip3 install 第三方包名
卸载命令使用 sudo pip3 uninstall 第三方包
大家现在使用的虚拟机已经安装了这个第三方包，可以使用： pip3 show pymysql 命令查看第三方包的信息
pip3 list 查看使用pip命令安装的第三方包列表

pymysql的使用:

1、导入 pymysql 包

 import pymysql

2、创建连接对象

调用pymysql模块中的connect()函数来创建连接对象,代码如下:

 conn=connect(参数列表)

 * 参数host：连接的mysql主机，如果本机是'localhost'
 * 参数port：连接的mysql主机的端口，默认是3306
 * 参数user：连接的用户名
 * 参数password：连接的密码
 * 参数database：数据库的名称
 * 参数charset：通信采用的编码方式，推荐使用utf8

连接对象操作说明:

关闭连接 conn.close()
提交数据 conn.commit()
撤销数据 conn.rollback()

3、获取游标对象

获取游标对象的目标就是要执行sql语句，完成对数据库的增、删、改、查操作。代码如下:

# 调用连接对象的cursor()方法获取游标对象   
 cur =conn.cursor()

游标操作说明:

使用游标执行SQL语句: execute(operation [parameters ]) 执行SQL语句，返回受影响的行数，主要用于执行insert、update、delete、select等语句
获取查询结果集中的一条数据:cur.fetchone()返回一个元组, 如 (1,’张三’)
获取查询结果集中的所有数据: cur.fetchall()返回一个元组,如((1,’张三’),(2,’李四’))
关闭游标: cur.close(),表示和数据库操作完成

4、pymysql完成数据的查询操作

import pymysql

# 创建连接对象
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='mysql',database='python', charset='utf8')

# 获取游标对象
cursor = conn.cursor()

# 查询 SQL 语句
sql = "select * from students;"
# 执行 SQL 语句 返回值就是 SQL 语句在执行过程中影响的行数
row_count = cursor.execute(sql)
print("SQL 语句执行影响的行数%d" % row_count)

# 取出结果集中一行数据,　例如:(1, '张三')
# print(cursor.fetchone())

# 取出结果集中的所有数据, 例如:((1, '张三'), (2, '李四'), (3, '王五'))
for line in cursor.fetchall():
    print(line)

# 关闭游标
cursor.close()

# 关闭连接
conn.close()

5、pymysql完成对数据的增删改

import pymysql

# 创建连接对象
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='mysql',database='python', charset='utf8')

# 获取游标对象
cursor = conn.cursor()

try:
    # 添加 SQL 语句
    # sql = "insert into students(name) values('刘璐'), ('王美丽');"
    # 删除 SQ L语句
    # sql = "delete from students where id = 5;"
    # 修改 SQL 语句
    sql = "update students set name = '王铁蛋' where id = 6;"
    # 执行 SQL 语句
    row_count = cursor.execute(sql)
    print("SQL 语句执行影响的行数%d" % row_count)
    # 提交数据到数据库
    conn.commit()
except Exception as e:
    # 回滚数据， 即撤销刚刚的SQL语句操作
    conn.rollback()

# 关闭游标
cursor.close()

# 关闭连接
conn.close()

说明:

conn.commit() 表示将修改操作提交到数据库
conn.rollback() 表示回滚数据

6、防止SQL注入

什么是SQL注入?

用户提交带有恶意的数据与SQL语句进行字符串方式的拼接，从而影响了SQL语句的语义，最终产生数据泄露的现象。

如何防止SQL注入?

SQL语句参数化

SQL语言中的参数使用%s来占位，此处不是python中的字符串格式化操作
将SQL语句中%s占位所需要的参数存在一个列表中，把参数列表传递给execute方法中第二个参数

防止SQL注入的示例代码:

from pymysql import connect

def main():

    find_name = input("请输入物品名称：")

    # 创建Connection连接
    conn = connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',database='jing_dong',charset='utf8')
    # 获得Cursor对象
    cs1 = conn.cursor()

    # 非安全的方式
    # 输入 ' or 1 = 1 or '   (单引号也要输入)
    # sql = "select * from goods where name='%s'" % find_name
    # print("""sql===>%s<====""" % sql)
    # # 执行select语句，并返回受影响的行数：查询所有数据
    # count = cs1.execute(sql)

    # 安全的方式
    # 构造参数列表
    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)
    # 注意：
    # 如果要是有多个参数，需要进行参数化
    # 那么params = [数值1, 数值2....]，此时sql语句中有多个%s即可
    # %s 不需要带引号

    # 打印受影响的行数
    print(count)
    # 获取查询的结果
    # result = cs1.fetchone()
    result = cs1.fetchall()
    # 打印查询的结果
    print(result)
    # 关闭Cursor对象
    cs1.close()
    # 关闭Connection对象
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

说明:

execute方法中的 %s 占位不需要带引号

六、事务

1. 事务的介绍

事务就是用户定义的一系列执行SQL语句的操作, 这些操作要么完全地执行，要么完全地都不执行，它是一个不可分割的工作执行单元。

事务的使用场景:

在日常生活中，有时我们需要进行银行转账，这个银行转账操作背后就是需要执行多个SQL语句，假如这些SQL执行到一半突然停电了，那么就会导致这个功能只完成了一半，这种情况是不允许出现，要想解决这个问题就需要通过事务来完成。

2. 事务的四大特性

原子性(Atomicity)
一致性(Consistency)
隔离性(Isolation)
持久性(Durability)

原子性:

一个事务必须被视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性

一致性:

数据库总是从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。（在前面的例子中，一致性确保了，即使在转账过程中系统崩溃，支票账户中也不会损失200美元，因为事务最终没有提交，所以事务中所做的修改也不会保存到数据库中。）

隔离性:

通常来说，一个事务所做的修改操作在提交事务之前，对于其他事务来说是不可见的。（在前面的例子中，当执行完第三条语句、第四条语句还未开始时，此时有另外的一个账户汇总程序开始运行，则其看到支票帐户的余额并没有被减去200美元。）

持久性:

一旦事务提交，则其所做的修改会永久保存到数据库。

说明:

事务能够保证数据的完整性和一致性，让用户的操作更加安全。

3. 事务的使用

在使用事务之前，先要确保表的存储引擎是 InnoDB 类型, 只有这个类型才可以使用事务，MySQL数据库中表的存储引擎默认是 InnoDB 类型。

表的存储引擎说明:

表的存储引擎就是提供存储数据一种机制，不同表的存储引擎提供不同的存储机制。

汽车引擎效果图:

说明:

不同的汽车引擎，提供的汽车动力也是不同的。

查看MySQL数据库支持的表的存储引擎:

-- 查看MySQL数据库支持的表的存储引擎
show engines;

说明:

常用的表的存储引擎是 InnoDB 和 MyISAM
InnoDB 是支持事务的
MyISAM 不支持事务，优势是访问速度快，对事务没有要求或者以select、insert为主的都可以使用该存储引擎来创建表

查看goods表的创表语句:

-- 选择数据库
use jing_dong;
-- 查看goods表
show create table goods;

mysql root@(none):jing_dong> show create table goods;
+-------+--------------------------------------------------------+
| Table | Create Table                                           |
+-------+--------------------------------------------------------+
| goods | CREATE TABLE `goods` (                                 |
|       |   `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,       |
|       |   `name` varchar(150) NOT NULL,                        |
|       |   `cate_id` int(10) unsigned NOT NULL,                 |
|       |   `brand_id` int(10) unsigned NOT NULL,                |
|       |   `price` decimal(10,3) NOT NULL DEFAULT '0.000',      |
|       |   `is_show` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'1',              |
|       |   `is_saleoff` bit(1) NOT NULL DEFAULT b'0',           |
|       |   PRIMARY KEY (`id`)                                   |
|       | ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=25 DEFAULT CHARSET=utf8 |
+-------+--------------------------------------------------------+

说明:

通过创表语句可以得知，goods表的存储引擎是InnoDB。
修改表的存储引擎使用: alter table 表名 engine = 引擎类型;比如: alter table students engine = ‘MyISAM’;

开启事务:

begin;
或者
start transaction;

说明:

开启事务后执行修改命令，变更数据会保存到MySQL服务端的缓存文件中，而不维护到物理表中
MySQL数据库默认采用自动提交(autocommit)模式，如果没有显示的开启一个事务,那么每条sql语句都会被当作一个事务执行提交的操作
当设置autocommit=0就是取消了自动提交事务模式，直到显示的执行commit和rollback表示该事务结束。
- set autocommit = 0 表示取消自动提交事务模式，需要手动执行commit完成事务的提交
set autocommit = 0; insert into students(name) values(‘刘三峰’); — 需要执行手动提交，数据才会真正添加到表中, 验证的话需要重新打开一个连接窗口查看表的数据信息，因为是临时关闭自动提交模式 commit — 重新打开一个终端窗口，连接MySQL数据库服务端 mysql -uroot -p — 然后查询数据,如果上个窗口执行了commit，这个窗口才能看到数据 select * from students;
提交事务:
将本地缓存文件中的数据提交到物理表中，完成数据的更新。
commit;
回滚事务:
放弃本地缓存文件中的缓存数据, 表示回到开始事务前的状态
rollback;
事务演练的SQL语句:
begin; insert into students(name) values(‘李白’); — 查询数据，此时有新增的数据, 注意: 如果这里后续没有执行提交事务操作，那么数据是没有真正的更新到物理表中 select * from students; — 只有这里提交事务，才把数据真正插入到物理表中 commit; — 新打开一个终端，重新连接MySQL数据库，查询students表,这时没有显示新增的数据，说明之前的事务没有提交，这就是事务的隔离性 — 一个事务所做的修改操作在提交事务之前，对于其他事务来说是不可见的 select * from students;

七、索引

1. 索引的介绍

索引在MySQL中也叫做“键”，它是一个特殊的文件，它保存着数据表里所有记录的位置信息，更通俗的来说，数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。

应用场景:

当数据库中数据量很大时，查找数据会变得很慢，我们就可以通过索引来提高数据库的查询效率。

2. 索引的使用

查看表中已有索引:

show index from 表名;

说明:

主键列会自动创建索引

索引的创建:

-- 创建索引的语法格式
-- alter table 表名 add index 索引名[可选](列名, ..)
-- 给name字段添加索引
alter table classes add index my_name (name);

说明:

索引名不指定，默认使用字段名

索引的删除:

-- 删除索引的语法格式
-- alter table 表名 drop index 索引名
-- 如果不知道索引名，可以查看创表sql语句
show create table classes;
alter table classes drop index my_name;

3. 案例-验证索引查询性能

创建测试表testindex:

create table test_index(title varchar(10));

向表中插入十万条数据:

from pymysql import connect

def main():
    # 创建Connection连接
    conn = connect(host='localhost',port=3306,database='python',user='root',password='mysql',charset='utf8')
    # 获得Cursor对象
    cursor = conn.cursor()
    # 插入10万次数据
    for i in range(100000):
        cursor.execute("insert into test_index values('ha-%d')" % i)
    # 提交数据
    conn.commit()

if __name__ == "__main__":
    main()

验证索引性能操作：

-- 开启运行时间监测：
set profiling=1;
-- 查找第1万条数据ha-99999
select * from test_index where title='ha-99999';
-- 查看执行的时间：
show profiles;
-- 给title字段创建索引：
alter table test_index add index (title);
-- 再次执行查询语句
select * from test_index where title='ha-99999';
-- 再次查看执行的时间
show profiles;

4. 联合索引

联合索引又叫复合索引，即一个索引覆盖表中两个或者多个字段，一般用在多个字段一起查询的时候。

-- 创建teacher表
create table teacher
(
    id int not null primary key auto_increment,
    name varchar(10),
    age int
);

-- 创建联合索引
alter table teacher add index (name,age);

联合索引的好处:

减少磁盘空间开销，因为每创建一个索引，其实就是创建了一个索引文件，那么会增加磁盘空间的开销。

5. 联合索引的最左原则

在使用联合索引的时候，我们要遵守一个最左原则,即index(name,age)支持 name 、name 和 age 组合查询,而不支持单独 age 查询，因为没有用到创建的联合索引。

最左原则示例:

-- 下面的查询使用到了联合索引
select * from stu where name='张三' -- 这里使用了联合索引的name部分
select * from stu where name='李四' and age=10 -- 这里完整的使用联合索引，包括 name 和 age 部分 
-- 下面的查询没有使用到联合索引
select * from stu where age=10 -- 因为联合索引里面没有这个组合，只有 name | name age 这两种组合