索引

python 操作 pymysql :

安装： pip install pymysql

pymysql :

-sql 注入问题：安全问题

产生原因：

用户输入特殊字符，没有对用户输入做校验

import pymysql
#连接数据库
conn = pymysql.connect(
	host = 'localhost',user ='root',
	password = '155',database = 'db1',charset = 'utf-8')
cursor = conn.cursor() # 默认返回元组类型数据

user = input('enter to username: ').strip()
pwd = input ('enter to passsword: ').strip()
#输入sql指令 ：
sql = "from db1 where name = '%s' and password = '%s' " %(user,pwd)
print(sql)

#交互
res = cursor.execute(sql)
print(res)
cursor.close()  #关闭连接
conn.close()
if res:
    print('login sucessful')
else:
    print('login bad')
    
    
    
sql 注入问题 ： 
	1.user = ' xxxx ' or 1 =1 #'    and password = yyyy
    # -- or语句总是正确的 '#' 注释后面的语句 --> 登陆成功

解决方法 ： 
	sql = "from db1 where name = %s and password = %s"
    cursor.execute(sql,(user,pwd))  # execute() 中做筛选

优化：

conn.pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123qwe',database='test',charset='utf8')
#返回的值为字典
cursor= conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.Dictcursor)
#输入多条数据
DATA = [(元组1),(元组2),(元组3)...]
res = cursor.executemany(sql,DATA)
# 增 ，删 ，改 ： conn.commit()
sql = 'insert into user (name,pwd) values (%s,%s)'
sal = 'delect from user where id = %s'
sql = 'updqte user set  name = %s where id =%s'
cursor.execute(sql, ('xxx', 'qwe'))
conn.commit() # 提交 后输入的指令在表中记录成功

#查 ： cursor.fetchone , fetchmany , fetchall :
	fetchone : 取一条数据 ： 字典类型
    fetchmany(size) : 取size条数据，返回的是列表套字典
    fetchall : 取除所有数据 ，返回的是列表套字典

#获取插入的最后一条数据的字增id
import pymysql
conn = pymysql.connect(host ='localhost',user='root',password='123',charset=utf8)
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.Dictcursor)
sql = 'insert into userinfo(name,pwd) values (%s,%s)'
row = cursor.execute(sql)
print(cursor.lastrowid)   #再插入语句后查看

conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

索引：

作用：加快查询效率

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+ 数

索引的种类：

- 主键索引  ： primary key  加快查找 + 不能重复 + 不能为空

唯一索引： unique(参数) 加快查找 + 不能重复【副页】
- 联合唯一索引： unique(name,email)
普通索引：加速查找 index（参数）
- 联合索引：index (name,email)

索引的创建：

主键索引：

#增 create table db1(
	id int auto_increment,
    primary key(id)
    )charset = utf8;
    alter table db1 change old_id new_id auto_increment primary key;
    
    alter table db1 add primary key(is);
    #删 alter table db1 drop primary key;
    
    #改 ： 先删 --》在添加

唯一索引：

#增 create table db2(
	id int auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null default '',
    unique u_name(name)  # 创建u_name 字段名便与操作
    )charset=utf8
    
   	create unique index u_name on db2(name) #u_name  索引名
	alter table db2 add unique index u_name (name)
    #删 ： alter table db2 drop  index u_name;

普通索引：

#增 create table db3(
	id int auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null default '',
    index u_name(name)  # 创建u_name 字段名便与操作
    )charset=utf8
    
   	create  index u_name on db2(name) #u_name  索引名
	alter table db2 add  index u_name (name)
    #删 ： alter table db2 drop  index u_name;

索引的优缺点：

-创建一个表：

%_ftm文件：表结构

%_ ibd 文件：数据 + 索引【存储】

优缺点：

索引加快了查询速度
1. 加入索引，会占用大量的磁盘空间

不会命中索引的情况：--降低索引查询的效率

不能再sql 语句中，进行逻辑运算---降低索引查询的效率
再sql 语句中，使用函数---降低索引查询的效率
字段名的数据类型不一致：

eg: select * from db1 where email = 999; # email 字符串，则email 引号包裹

4. 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

    	1. 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
 

    ```python
    select email from s1 order by email desc;
    特别的：如果对主键排序，则还是速度很快：
    select * from tb1 order by nid desc;
    ```

5. count(1)或count(列)代替count(*)在mysql中没有差别

6. 组合索引最左前缀

    	1. 根据公司的业务场景， 在最常用的几列上添加索引

    select * from user where name='zekai' and email='zekai@qq.com';

    			

    ```python
    错误的：
    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='zekai@qq.com'                -- 未命中索引
    ```

explain :

explain select * from user where name = 'nick' and email = 'sd.com' G  : 转变数据结构
   
	 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：

-查看满sql 的相关变量

show variable like '%slow%'
+---------------------------+-----------------------------------------------+
| Variable_name             | Value                                         |
+---------------------------+-----------------------------------------------+
| log_slow_admin_statements | OFF                                           |
| log_slow_slave_statements | OFF                                           |
| slow_launch_time          | 2                                             |
| slow_query_log            | OFF   ### 默认关闭慢SQl查询日志， on                                          |
| slow_query_log_file       | D:mysql-5.7.28dataDESKTOP-910UNQE-slow.log | ## 慢SQL记录的位置
+---------------------------+-----------------------------------------------+
show variables like '%long%';


配置慢SQL的变量：
				set global 变量名 = 值  
				 
				set global slow_query_log = on;  #开启慢SQl查询日志
				
				set global slow_query_log_file="D:/mysql-5.7.28/data/myslow.log"; #配置路径
				
				set global long_query_time=1; #设置时间