数据库

数据库操作

登录数据库

mysql -uroot -p123

显示数据库

show databases;

默认数据库：
　　mysql - 用户权限相关数据
　　test - 用于用户测试数据
　　information_schema - MySQL本身架构相关数据

使用数据库，显示该数据库的table

use db;
show tables;

数据表基本操作

建立表

create table 表名(
    列名  类型  是否可以为空，
    列名  类型  是否可以为空
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

删表

drop table 表名

清空表

delete from 表名
truncate table 表名

修改表

添加列：alter table 表名 add 列名 类型
删除列：alter table 表名 drop column 列名
修改列：
        alter table 表名 modify column 列名 类型;  -- 类型
        alter table 表名 change 原列名 新列名 类型; -- 列名，类型
  
添加主键：
        alter table 表名 add primary key(列名);
删除主键：
        alter table 表名 drop primary key;
        alter table 表名  modify  列名 int, drop primary key;
  
添加外键：alter table 从表 add constraint 外键名称（形如：FK_从表_主表） foreign key 从表(外键字段) references 主表(主键字段);
删除外键：alter table 表名 drop foreign key 外键名称
  
修改默认值：ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i SET DEFAULT 1000;
删除默认值：ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i DROP DEFAULT;

表内容操作

1、增

insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...)
insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...),(值,值,值...)
insert into 表 (列名,列名...) select (列名,列名...) from 表

2、删

delete from 表
delete from 表 where id＝1 and name＝'alex'

3、改

update 表 set name ＝ 'alex' where id>1

4、查

select * from 表
select * from 表 where id > 1
select nid,name,gender as gg from 表 where id > 1

5、其他

a、条件
    select * from 表 where id > 1 and name != 'alex' and num = 12;
 
    select * from 表 where id between 5 and 16;
 
    select * from 表 where id in (11,22,33)
    select * from 表 where id not in (11,22,33)
    select * from 表 where id in (select nid from 表)
 
b、通配符
    select * from 表 where name like 'ale%'  - ale开头的所有（多个字符串）
    select * from 表 where name like 'ale_'  - ale开头的所有（一个字符）
 
c、限制
    select * from 表 limit 5;            - 前5行
    select * from 表 limit 4,5;          - 从第4行开始的5行
    select * from 表 limit 5 offset 4    - 从第4行开始的5行
 
d、排序
    select * from 表 order by 列 asc              - 根据 “列” 从小到大排列
    select * from 表 order by 列 desc             - 根据 “列” 从大到小排列
    select * from 表 order by 列1 desc,列2 asc    - 根据 “列1” 从大到小排列，如果相同则按列2从小到大排序
 
e、分组
    select num from 表 group by num
    select num,nid from 表 group by num,nid
    select num,nid from 表  where nid > 10 group by num,nid order nid desc
    select num,nid,count(*),sum(score),max(score),min(score) from 表 group by num,nid
 
    select num from 表 group by num having max(id) > 10
 
    特别的：group by 必须在where之后，order by之前
 
f、连表
    无对应关系则不显示
    select A.num, A.name, B.name
    from A,B
    Where A.nid = B.nid
 
    无对应关系则不显示
    select A.num, A.name, B.name
    from A inner join B
    on A.nid = B.nid
 
    A表所有显示，如果B中无对应关系，则值为null
    select A.num, A.name, B.name
    from A left join B
    on A.nid = B.nid
 
    B表所有显示，如果B中无对应关系，则值为null
    select A.num, A.name, B.name
    from A right join B
    on A.nid = B.nid
 
g、组合
    组合，自动处理重合
    select nickname
    from A
    union
    select name
    from B
 
    组合，不处理重合
    select nickname
    from A
    union all
    select name
    from B

SqlAlchemy ORM　

SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架，该框架建立在数据库API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

一个简单的完整例子

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy import create_engine
  
engine = create_engine("mysql+mysqldb://root:123@127.0.0.1:3306/s11?charset=utf8")
  
Base = declarative_base()
  
  
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(50))
  
# 寻找Base的所有子类，按照子类的结构在数据库中生成对应的数据表信息
# Base.metadata.create_all(engine)
  
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
  
  
# ########## 增 ##########
# u = User(id=2, name='sb')
# session.add(u)
# session.add_all([
#     User(id=3, name='sb'),
#     User(id=4, name='sb')
# ])
# session.commit()
  
# ########## 删除 ##########
# session.query(User).filter(User.id > 2).delete()
# session.commit()
  
# ########## 修改 ##########
# session.query(User).filter(User.id > 2).update({'cluster_id' : 0})
# session.commit()
# ########## 查 ##########
# ret = session.query(User).filter_by(name='sb').first()
  
# ret = session.query(User).filter_by(name='sb').all()
# print ret
  
# ret = session.query(User).filter(User.name.in_(['sb','bb'])).all()
# print ret
  
# ret = session.query(User.name.label('name_label')).all()
# print ret,type(ret)
  
# ret = session.query(User).order_by(User.id).all()
# print ret
  
# ret = session.query(User).order_by(User.id)[1:3]
# print ret
# session.commit()

filter()和filter_by()的区别

filter不支持组合查询，只能连续调用filter来变相实现。
而filter_by的参数是**kwargs，直接支持组合查询。
比如：

q = sess.query(IS).filter(IS.node == node and IS.password == password).all()

对应的sql是

SELECT tb_is.id AS tb_is_id, tb_is.node AS tb_is_node, tb_is.password AS tb_is_password, tb_is.email AS tb_is_email, tb_is.`admin` AS tb_is_admin, tb_is.contact AS tb_is_contact, tb_is.is_available AS tb_is_is_available, tb_is.is_url AS tb_is_is_url, tb_is.note AS tb_is_note 
FROM tb_is 
WHERE tb_is.node = %(node_1)s

and后面的条件既不报错，又不生效。

要实现组合查询，要么连续调用filter：

q = sess.query(IS).filter(IS.node == node).filter(IS.password == password).all()

或者直接用filter_by：

q = sess.query(IS).filter_by(node=node, password=password).all()

两者都对应sql：

SELECT tb_is.id AS tb_is_id, tb_is.node AS tb_is_node, tb_is.password AS tb_is_password, tb_is.email AS tb_is_email, tb_is.`admin` AS tb_is_admin, tb_is.contact AS tb_is_contact, tb_is.is_available AS tb_is_is_available, tb_is.is_url AS tb_is_is_url, tb_is.note AS tb_is_note 
FROM tb_is 
WHERE tb_is.password = %(password_1)s AND tb_is.node = %(node_1)s

外键关联

import sqlalchemy
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy import ForeignKey
from sqlalchemy.orm import relationship
 
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:alex3714@localhost/testdb",
                                    encoding='utf-8', echo=True)
 
 
Base = declarative_base() #生成orm基类
 
class User(Base):
    __tablename__ = 'user' #表名
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    password = Column(String(64))

class Address(Base):
    __tablename__ = 'addresses'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    email_address = Column(String(32), nullable=False)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('user.id'))
 
    user = relationship("User", backref="addresses") #这个nb，允许你在user表里通过backref字段反向查出所有它在addresses表里的关联项
 
    def __repr__(self):
        return "<Address(email_address='%s')>" % self.email_address
 
Base.metadata.create_all(engine) #创建表结构

表创建好后，我们可以这样反查试试

obj = Session.query(User).first()
for i in obj.addresses: #通过user对象反查关联的addresses记录
    print(i)
 
addr_obj = Session.query(Address).first()
print(addr_obj.user.name)  #在addr_obj里直接查关联的user表

多外键关联

from sqlalchemy import Integer, ForeignKey, String, Column
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import relationship
 
Base = declarative_base()
 
class Customer(Base):
    __tablename__ = 'customer'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
 
    billing_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
    shipping_address_id = Column(Integer, ForeignKey("address.id"))
 
    billing_address = relationship("Address", foreign_keys=[billing_address_id])
    shipping_address = relationship("Address", foreign_keys=[shipping_address_id])
 
class Address(Base):
    __tablename__ = 'address'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    street = Column(String)
    city = Column(String)
    state = Column(String)

多对多关系

http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5978329.html