1.事务
将多个操作步骤变成一个事务，任何一个步骤失败，则回滚到事务的所有步骤之前状态，大白话：要成功都成功；要失败都失败。
如转账操作，A扣钱。B收钱，必须两个步骤都成功，才认为转账成功
innodb引擎中支持事务，myisam不支持。
CREATE TABLE `users` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
`name` varchar(32) DEFAULT NULL,
`amount` int(11) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
事务的具有四大特性（ACID）：
原子性（Atomicity）
原子性是指事务包含的所有操作不可分割，要么全部成功，要么全部失败回滚。
一致性（Consistency）
执行的前后数据的完整性保持一致。
隔离性（Isolation）
一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰。
持久性（Durability）
事务一旦结束,数据就持久到数据库
python代码操作
import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root123', charset="utf8", db='userdb')
cursor = conn.cursor() # 开启事务
conn.begin() try:
cursor.execute("update users set amount=1 where id=1")cursor.execute("update tran set amount=2 where id=2")
except Exception as e:
# 回滚
conn.rollback()
else:
# 提交
print("提交")
conn.commit() cursor.close()
conn.close()
2.锁
在用MySQL时，不知你是否会疑问：同时有很多做更新、插入、删除动作，MySQL如何保证数据不出错呢？
MySQL中自带了锁的功能，可以帮助我们实现开发过程中遇到的同时处理数据的情况。对于数据库中的锁，从锁的范围来讲有：
- 表级锁，即A操作表时，其他人对整个表都不能操作，等待A操作完之后，才能继续。
- 行级锁，即A操作表时，其他人对指定的行数据不能操作，其他行可以操作，等待A操作完之后，才能继续。
MYISAM支持表锁，不支持行锁；
InnoDB引擎支持行锁和表锁。 即：在MYISAM下如果要加锁，无论怎么加都会是表锁。
在InnoDB引擎支持下如果是基于索引查询的数据则是行级锁，否则就是表锁。
所以，一般情况下我们会选择使用innodb引擎，并且在 搜索 时也会使用索引（命中索引）。
接下来的操作就基于innodb引擎来操作：
CREATE TABLE `L1` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL,
`count` int(11) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
在innodb引擎中，update、insert、delete的行为内部都会先申请锁（排它锁），申请到之后才执行相关操作，最后再释放锁。
所以，当多个人同时像数据库执行：insert、update、delete等操作时，内部加锁后会排队逐一执行。
而select则默认不会申请锁。
2.1 排它锁
排它锁（ for update），加锁之后，其他事务不可以读写。
import pymysql
import threading def task():
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root123', charset="utf8", db='userdb')
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
# cursor = conn.cursor() # 开启事务
conn.begin() cursor.execute("select id,age from tran where id=2 for update")
# fetchall ( {"id":1,"age":10},{"id":2,"age":10}, ) ((1,10),(2,10))
# {"id":1,"age":10} (1,10)
result = cursor.fetchone()
current_age = result['age'] if current_age > 0:
cursor.execute("update tran set age=age-1 where id=2")
else:
print("已售罄") conn.commit() cursor.close()
conn.close() def run():
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=task)
t.start() if __name__ == '__main__':
run()
2.2 共享锁
共享锁（ lock in share mode），可以读，但不允许写。
加锁之后，后续其他事物可以可以进行读，但不允许写（update、delete、insert）
SELECT * FROM parent WHERE NAME = 'Jones' LOCK IN SHARE MODE;
3.数据库连接池
3.1 连接池创建
在操作数据库时需要使用数据库连接池。数据库池可以避免频繁的连接和断开数据库带来的损耗
pip install pymysql
pip install dbutils
import threading
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB MYSQL_DB_POOL = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=5, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=3, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
blocking=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
setsession=[], # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。
# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested,
# 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='root123',
database='userdb',
charset='utf8'
) def task():
# 去连接池获取一个连接
conn = MYSQL_DB_POOL.connection()
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) cursor.execute('select sleep(2)')
result = cursor.fetchall()
print(result) cursor.close()
# 将连接交换给连接池
conn.close() def run():
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=task)
t.start() if __name__ == '__main__':
run()
3.2 SQL工具类的使用
3.2.1 基于模块创建单例模式
# db.py
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB class DBHelper(object): def __init__(self):
# TODO 此处配置，可以去配置文件中读取。
self.pool = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=5, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=3, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
blocking=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
setsession=[], # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
# ping MySQL服务端，检查是否服务可用。# 如：0 = None = never, 1 = default = whenever it is requested, 2 = when a cursor is created, 4 = when a query is executed, 7 = always
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='root123',
database='userdb',
charset='utf8'
) def get_conn_cursor(self):
conn = self.pool.connection()
cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)
return conn, cursor def close_conn_cursor(self, *args):
for item in args:
item.close() def exec(self, sql, **kwargs):
conn, cursor = self.get_conn_cursor() cursor.execute(sql, kwargs)
conn.commit() self.close_conn_cursor(conn, cursor) def fetch_one(self, sql, **kwargs):
conn, cursor = self.get_conn_cursor() cursor.execute(sql, kwargs)
result = cursor.fetchone() self.close_conn_cursor(conn, cursor)
return result def fetch_all(self, sql, **kwargs):
conn, cursor = self.get_conn_cursor() cursor.execute(sql, kwargs)
result = cursor.fetchall() self.close_conn_cursor(conn, cursor) return result db = DBHelper()
3.2.2 基于上下文使用数据库池
如果你想要让他也支持 with 上下文管理。
# db_context.py
import threading
import pymysql
from dbutils.pooled_db import PooledDB POOL = PooledDB(
creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块
maxconnections=5, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数
mincached=2, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建
maxcached=3, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制
blocking=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。True，等待；False，不等待然后报错
setsession=[], # 开始会话前执行的命令列表。如：["set datestyle to ...", "set time zone ..."]
ping=0,
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='root123',
database='userdb',
charset='utf8'
) class Connect(object):
def __init__(self):
self.conn = conn = POOL.connection()
self.cursor = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) def __enter__(self):
return self def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
self.cursor.close()
self.conn.close() def exec(self, sql, **kwargs):
self.cursor.execute(sql, kwargs)
self.conn.commit() def fetch_one(self, sql, **kwargs):
self.cursor.execute(sql, kwargs)
result = self.cursor.fetchone()
return result def fetch_all(self, sql, **kwargs):
self.cursor.execute(sql, kwargs)
result = self.cursor.fetchall()
return result
4.索引
在数据库中索引最核心的功能就是：**加速查找**
4.1 索引的原理
索引的底层是基于B+Tree的数据结构存储的
据库的索引是基于上述B+Tree的数据结构实现，但在创建数据库表时，如果指定不同的引擎，底层使用的B+Tree结构的原理有些不同。
myisam引擎，非聚簇索引（数据 和 索引结构 分开存储）
innodb引擎，聚簇索引（数据 和 主键索引结构存储在一起）
在企业开发中一般都会使用 innodb 引擎（内部支持事务、行级锁、外键等特点），在MySQL5.5版本之后默认引擎也是innodb
4.1.1 非聚簇索引（mysiam引擎）
create table 表名(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
age int
)engine=myisam default charset=utf8;
4.1.2 聚簇索引（innodb引擎）
create table 表名(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
age int
)engine=innodb default charset=utf8;
4.2 常见的索引
**建议不要随意添加索引，因为索引也是需要维护的，太多的话反而会降低系统的性能。**
开发过程中常见的索引类型有：
主键索引：加速查找、不能为空、不能重复。
create table 表名(
id int not null auto_increment primary key, -- 主键
name varchar(32) not null
);
唯一索引：加速查找、不能重复。
create table 表名(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
email varchar(64) not null,
unique ix_name (name), -- 唯一索引
unique ix_email (email),
);
普通索引：加速查找。
create table 表名( id int not null auto_increment primary key, name varchar(32) not null, email varchar(64) not null, index ix_email (email), -- 普通索引 index ix_name (name),);
组合索引
ALTER TABLE `table` ADD INDEX name_city_age (name,city,age);
4.3 索引失效
会有一些特殊的情况，让我们无法命中索引（即使创建了索引），这也是需要大家在开发中要注意的。
类型不一样
select * from info where name = 123; -- 未命中
特殊的主键：
select * from info where id = "123"; -- 命中
使用不等于
select * from info where name != "kunmzhao"; -- 未命中
特殊的主键：
select * from big where id != 123; -- 命中
or的使用
当or条件中有未建立索引的列才失效
select * from big where id = 123 or password="xx"; -- 未命中
like的使用
select * from big where name like "%u-12-19999"; -- 未命中
select * from big where name like "wu-%-10"; -- 未命中 特别的：
select * from big where name like "wu-1111-%"; -- 命中
select * from big where name like "wuw-%"; -- 命中
排序的使用
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
select * from big order by name asc; -- 未命中
select * from big order by name desc; -- 未命中 特别的主键：
select * from big order by id desc; -- 命中
最左前缀原则, 如果是联合索引，要遵循最左前缀原则。
如果联合索引为：(name,password)
name and password -- 命中
name -- 命中
password -- 未命中
name or password -- 未命中
5.函数
MySQL中提供了很多函数，为我们的SQL操作提供便利，例如：
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。 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。
6.存储过程
储过程，是一个存储在MySQL中的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。
- 创建存储过程
delimiter $$
create procedure p1()
BEGIN
select * from d1;
END $$
delimiter ;
执行存储过程
call p1();
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root123', db='userdb')
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 执行存储过程
cursor.callproc('p1')
result = cursor.fetchall() cursor.close()
conn.close() print(result)
删除存储过程
drop procedure proc_name;
