一：数据库基础：
数据库：存储数据的仓库
sql及其规范：SQL是专为数据库而建立的操作命令集，是一种功能齐全的数据库语言
登录mysql：mysql -u用户名 -p密码
-mysql -h 127.0.0.1 -P 3306 -uroot -p123456;
退出：exit；quit；
sql规范：
sql语句不区分大小写，但数据常量区分大小写，建议命令大写，表库名小写；
sql语句可单行多行抒写，以;结尾,关键词不能跨多行或简写
用空格和缩进来提高语句的可读性，子句通常位于独立行，便于编辑，提高可读性
注释：-- /*....*/
数据库操作(DDL)的语句：
show databases; 查看mysql管理的数据库
drop database 数据库名 删除指定数据库
create database 数据库名 [if not exists] 数据库名 创建数据库
show create database oldboy; 查看数据库创建时的的配置信息
alter database oldboy1 character set utf-8; 修改数据库编码
create database if not exists oldboy character set gbk;设置数据库的字符集
切换数据库 use db_name; 注意：进入到某个数据库过后，没办法在退回之前状态，但可以通过use进行切换
select database() 查看当前使用的数据库
数据表操作：
字段操作
非空且唯一 not NULL unique
进入目标数据库(use database) 创建数据表CREATE TABLE employee
(
id INT PRIMARY KEY auto_increment,设置主键不能为空，主键自增（一张表就一个主键）
name VARCHAR(25),
gender boolean,会自动转换为TINYINT
age TINYINT,
department VARCHAR(20),
salary DOUBLE(7,2)
#表的创建，字段的设置
);
查看当前数据库的数据表 show tables
查看当前数据表的字段信息 desc employee
将当前数据表的字段转换为mysql语句 show create table employee
#1.修改表结构 alter
为数据表添加一条字段：alter table employee add is_married tinyint(1)
alter table employee add entry_date date [约束字段]not null;
alter table employee add A int, ADD B VARCHAR(20);添加多个字段用逗号隔开
alter table employee drop B; 删除字段B
alter table employee convert to character set utf8;修改表的编码格式
#2.修改--列类型 modify
unique 字段唯一不能重值
#modify 修改字段类型 after放在某个字段的后面
alter table employee modify age int(10) not null default 18 after id;
#3.修改--列名 change
-----修改列名需要指定列的类型
alter table employee change department depart varchar(20) after salary
#4.修改表名 rename
rename table employee to emp;
#5.删除表 drop table tab_name
表记录操作：增-删-查-改
#1.增加一条数据：insert into emp (id,age,name,gender,salary,depart) value (1,20,"alex","0",5500.1,"运维部");
#插入多条
INSERT INTO emp (name,salary,depart) VALUES ("唐","3500","开发部"),("xiao_yu",5000,"python")
,("wang_jun",8000.02,"运营部");
#直接插入
INSERT INTO emp VALUES (5,"雨雨",0,8328.88,"管理部")，要与列名一一对应
#set插入
INSERT INTO emp set name="丹丹",age=26;
#2.修改表记录 update tab_name set field1=value1 field2=value2 where id=1;
update emp set salary =salary+20000 where id=2;
查询当前表里面的所有记录 select * from emp;
#3.删除表记录
DELETE FROM emp; 删除所有记录（一条一条的删除），返回操作条数
DELETE FROM emp where id=5 or id=3; 删除表中id为5和id为3的记录
truncate table emp_new; 使用truncate删除表中的所有记录
(删除表，创建新表)，不返回操作条数
#4.查询表记录 select [distinct] * from table_name
---from指定从那张表筛选，*表示查找所有列，可以指定一个列----
----表明确知道要查找的列，distinct用来删除重复行---
select filed1,filed2 from table_name;
#限制重复字段
select distinc filed1,filed2 from emp;
#别名使用
select filed1 as name,filed2 as age from table_name;
#使用where子句进行过滤查询
select filed1,filed2 from table_name where filed2>80;
!= > < >= <= <>
select filed1,filed2 from table_name where filed2 between 88 and 100;
select filed1,filed2 from table_name where filed2 in (88,100,200);
select filed1,filed2 from table_name where name like "y%";
select filed1,filed2 from table_name where name like "y_____";
'''
pattern 可以是%或者_,
如果是%则表示任意多字符，
如果是_则表示一个字符，
'''
逻辑运算符 and or null
select filed1,filed2 from table_name where name="xxx" and age=xxxx;
select filed1,filed2 from table_name where filed2 is null ;为空
order by 指定排序的列，排序的列及可是表中的列名，也可以说是select语句后指定的别名
select filed1,filed2 from table_name where order by filed1 desc; 排序
重点：Select from where group by having order by
mysql在执行sql语句时的执行顺序： from where Select group by having order by
group by 分组查询：
--注意：按分组条件分组后每一组只显示第一条记录
‘’‘where是分组之前进行过滤，having是group by(先分组) 之后进行过滤’‘’
--group by子句，其后可以接多个列名，也可以跟having子句，对group by结果进行筛选
#sum聚合函数
select name,sum(Django) from oldboy1 group by name having sum(Django)>80;
select name,sum(JS) from employee group by name;
/*
having 和 where 两者都可以对查询结果进行进一步的过滤，差别有：
<1>where 语句只能在分组之前的筛选，having可以用在分组之后的筛选
<2>使用where语句的地方都可以使用haveing进行替换
<3>having可以使用聚合函数 where不可以
*/
聚合函数：先不要管聚合函数要干嘛，先把要求的内容查出来再包上聚合函数即可，
--一般和分组查询配合使用
select sum(js) from emp;
#使用正则表达式
select * from emp where emp_name REGEXP "^yu"
#外键
CREATE TABLE oldboy.classCharger(
#直接指定库下面的一张表
id TINYINT PRIMARY KEY auto_increment,
name VARCHAR(20),
age INT(4),
is_married boolean
);
INSERT INTO classCharger (name,age,is_married) VALUES ("tang",20,0),("wang",26,0),("li",30,1);
#外键
CREATE TABLE Student3(
id TINYINT PRIMARY KEY auto_increment,
name VARCHAR(20),
charger_id TINYINT,
FOREIGN KEY (charger_id) REFERENCES classcharger(id)
--切记 #关联外键 做为外键一定要和关联的主键的数据类型保持一致 有foreing key 的为子表
)ENGINE=INNODB;
INSERT INTO Student3 (name,charger_id) VALUES ("张",3),("朴",3);
#增加外键
ALTER TABLE Student ADD CONSTRAINT abc FOREIGN KEY (charger_id) REFERENCES classcharger(id);
#删除外键
ALTER TABLE Student DROP FOREIGN KEY abc;
#INNODB支持的on语句
----外键对子表的含义：如果在父表中找不到候选键，则不允许在字表进行insert/update
----外键约束对父表的含义: 在父表上进行update和delete以更新和删除在子表中有一条或多条对应匹配行的候选键时，
父表的行为取决于：在定义字表的外键时指定的 on update/on delete 子句
----------innodb支持的四种方式---------
---------- cascade方式：在父表上update/delete 记录时，同步update/delete 掉的子表的匹配记录
外键的级联删除：如果父表中的纪录被删除那么字表中的纪录自动被删除
FOREIGN KEY (charger_id) REFERENCES classcharger (id) ON DELETE cascade ;
---------- set null 方式在父表上update/delete记录时，将子表上匹配的记录的列设为null
--要注意子表的外键不能为not null
#多表查询
连接查询：
‘’‘
create table A(id int primary key,name varchar(20));
create table B(id int primary key,name varchar(20),A_id int);
insert into A values (1,"tang");
insert into A values (2,"yuan");
insert into A values (3,"wang");
insert into B values(1,"张",1);
insert into B values(2,"王",2);
insert into B values(3,"李",3);
select * from a,b where a.id=b.A_id; 内连接查询
select A.id,a.name,b.name from a,b where a.id=b.A_id;
’‘’
内连接：inner join
select * from b inner join a on b.a_id=a.id and xxxx;
外连接：left join: 在内连接的基础上增加左边有的右边没有的结果； right join:在内连接的基础上增加右边有的左边没有的结果；
select a.name,b.name from b left join a on b.a_id=a.id;
全连接：full join
#多表查询之复合条件连接查询#多表查询之复合条件连接查询
SELECT DISTINCT department.dept_name FROM employee,department WHERE employee.dept_id=department.dept_id
and employee.age>30;
'''DISTINCT:去重 unique：唯一'''
#多表查询之子查询
--子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中
--内层查询语句的结果，可以为外层查询语句提供查询条件
--子查询中可以包含：IN NOT ANY ALL EXISTS 和 NOT EXISTS等关键字
--还可以包含比较运算符：= , !=,< ,>等
----1.带in关键字的子查询，查询employee表，但dept_id必须在department表中出现过
select * from emplyoee where dept_id in (select dept_id * from department);
#索引 索引特点：创建与维护索引会消耗很多时间与磁盘空间，但查询速度大大提高。PRIMARY KEY--主键索引 UNIQUE
CREATE TABLE test1 (
id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
name VARCHAR (20),
resume VARCHAR (255)
);
INSERT INTO test1 (name,resume) values ("alex","111"),("tang","2222"),("zhang","33333");
给name加上索引
alter table test1 modify name varchar(20) unique; #unique 唯一索引
创建普通索引
CREATE TABLE emp2(
id int,
name VARCHAR (20),
index index_name (name)#添加索引
KEY index_name (name)#添加索引
);
创建唯一索引
CREATE TABLE emp3(
id int,
name varchar (30),
unique index index_emp (name)
);
创建多列索引
CREATE TABLE emp4(
id INT,
name VARCHAR (30),
resume varchar (50),
index index_name(name,resume)
)
添加索引
CREATE TABLE t2 ADD INDEX index_name (id);
CREATE INDEX index_name on t2 (id);
删除索引
DROP INDEX index_name on t2;
二：python关于数据库的API---pymysql
import pymysql
#连接数据库
conn = pymysql.connect(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",passwd='123456',db="oldboy")
cursor=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
sql="create table tang(id int (10),name varchar(20))"
#cursor.execute(sql)
ret=cursor.execute("insert into tang values (1,'alex'),(2,'yuan')")
#print(ret)#返回影响的行数
# ret2=cursor.execute("select * from tang;")
# print(ret2)
#
# # print(cursor.fetchone()) 查询数据 cursor游标标记当前查询位置
# # print(cursor.fetchall())
# print(cursor.fetchmany(2))
#
# cursor.scroll(1,mode="relative")#设置游标所在的位置
#conn.commit()
# cursor.close()
# conn.close()
'''
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql
# 创建连接
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
# 创建游标
cursor = conn.cursor()
# 执行SQL，并返回收影响行数
effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2'")
# 执行SQL，并返回受影响行数
#effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s", (1,))
# 执行SQL，并返回受影响行数
#effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
# 提交，不然无法保存新建或者修改的数据
conn.commit()
# 关闭游标
cursor.close()
# 关闭连接
conn.close()
3、获取新创建数据自增ID
可以获取到最新自增的ID，也就是最后插入的一条数据ID
#!/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.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
'''