Python全栈 MySQL 数据库 (索引、数据导入、导出)

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 高可用系列,价值2615元额度,1个月
简介: MySQL 数据导入、导出、索引及算法

ParisGabriel
 
 
         每天坚持手写  一天一篇  决定坚持几年 为了梦想为了信仰
 
   开局一张图
 

表字段重命名(change)
  alter table 表名 change 原名 新名 数据类型;

SQL查询

执行顺序:
    3. select ...聚合函数 from 表名
    1. where ...
    2. group by...
    4. having...
    5. order by...
    6. limit...
group by 语句
    作用:给查询结果进行 分组
    注意:
     1. group by之后字段必须要select之后字段
     2. 如果select之后的字段和group by 之后的 字段不一致,则 必须
       字段 进行聚合处理(聚合函数)
having 语句
    作用:对查询结果 进一步筛选
    注意:
      1. having语句通常和 group by联合使用过滤group by语句 返回的记录集
      2. where只能操作表中 实际存在的 字段having by可操作由聚合函数生成的显示列
distinct
    作用:不显示字段 重复值
    注意:
      1.distinct和from之间 所有字段都相同 才会去重
      2.distinct 不能对任何字段做聚合 处理
 运算符:
      +     -    *    /    %
   ## sudo apt-get install python3-pip     安装pip3
   ## sudo pip3 install pymysql                安装mysql

  约束:
    1.作用保证数据完整性、 一致性、 有效性
    2.约束分类
        1.默认约束default
              插入字段给该字段 赋值使用默认值
        2.非空约束not NULL
              不允许该字段值有NULL记录
             sex enum(“M”,"F","S") not null defaulf "S"
索引
  定义:
    对数据库表色一列或多列的 值进行排序的一种 结构
    (Btree方式)



  优点:
      加快数据的 检索速度
  缺点:
     1.需要 占用物理存储空间
     2.当对表中数据更新时,索引需要 动态维护降低
       数据 维护速度 占用系统资源
运行时间检测:
    开启:set profiling=1;
    关闭:set profiling=0;
    查询MySQL变量:show variables like profiling;
    查询执行记录:show profilings;
字段创建索引:
    create index name on t1(字段名);
索引的分类:
    1.普通索引(index)
        使用规则:
            1.可设置多个字段
            2.字段值 无约束
            3.key标志: MUL
        创建index
            创建表时创建
            create table(....
              ...
              index(字段名),
              index(字段名2)...)
        已有表添加index
              create index 索引名 on 表名(字段名);
        查看索引:
            1.desc 表名;   key:MUL
            2.show index from 表名
            3.show index from\G;
        删除索引:
            drop index 索引名 on 表名;
    2.唯一索引(unique)
        使用规则:
            1.可以设置多个字段
            2.约束:字段值不允许重复,但 可以为NULL
            3.key标志: UNI
        创建unique:
          1.创建表时创建
              unique(字段名),..
          2.已有表
                create unique index 索引名 on 表名(字段名);
       查看、删除 和普通索引一致
          
    3.主键索引(primary key)
          自增属性auto_increment配合主键一起 使用
        使用规则:
           1. 只能有一个主键字段
           2. 约束:不允许重复,且 不能为NULL
           3.key标志: PRI
           4. 通常设置记录编号字段 id,能 唯一锁定一条 记录
       创建primary key
         创建表时:
           1. id int primary key auto_increment,
           2. 起始值:表() auto_inctement=10000;
        已有表:
            alter table 表名 add primary key(id);
            添加:alter table 表名 modify id int auto_inctement
       删除:
          1.删除自增属性(modify)
              alter table 表名 modify id int
          2.删除主键索引
              alter table 表名 drop primary key

    4.外键索引........
算法全是 btree 节省时间都一样  不同的是约束不同

这里btree 算法 有人说btree就是btree 不是二叉树  但是我觉得就是二叉树 没什么区别
根据数据量的大小 提升速度  快能达到几百倍的提速


数据导入:
    作用:
      把文件系统的内容导入到数据库
   语法:
     load data  infile “文件名”
     into table 表名
     fields terminated by “分隔符”
     lines terminated by “\n”;
步骤:
       1. 数据库创建对应
       2. 把文件拷贝到数据库的 默认搜索路径
          1.查看默认路径 
              show variables like “secure_file_priv”;
              /var/lib/mysql-files/
          2.拷贝文件
              sudo cp ~/scoretable.csv /var/lib/mysql-files/
        3.把表导入到数据库
数据导出:
   作用:
     数据库中表的记录导出到系统文件里
    语法:
      select ... from 表名
      into outfile “/var/lib/mysql-files/文件名”
      fields terminated by “分隔符”
      lines terminated by “\n”;
步骤:
    1.直接执行导出命令
    2.自动创建文件
    3.默认导出到默认搜索路径


  文件权限:
        rwx rw- rw- 1 tarena tarena 
                            所有者 所属组
        rwx:tarena用户
        rw-:同组其他用户
        rw-:其他组的用户(mysql)
           r:  4
           w:  2
           x:  1
           最高权限:7
      查看权限:ls -l 文件名
        修改文件权限: chmod  644 文件名

Excel表格如何 化为 CSV文件
         打开Excel文件 -> 另存为 -> CSV(逗号分隔)
更改文件 编码格式
         用记事本/编辑器 打开,文件->另存为->选择编码


导入示例:

3、将scoretable.csv文件导入到数据库的表中
    1、在数据库中创建对应的表
      create table scoretab(
      id int,
      name varchar(15),
      score float(5,2),
      number bigint,
      class char(7)
      );
    2、把文件拷贝到数据库的默认搜索路径中
      1、查看默认搜索路径
        show variables like "secure_file_priv";
        /var/lib/mysql-files/
      2、拷贝文件
       sudo cp ~/scoretable.csv /var/lib/mysql-files/
    3、执行数据导入语句
      load data infile "/var/lib/mysql-files/scoretable.csv"
      into table scoretab
      fields terminated by ","
      lines terminated by "\n";


导出示例:

把MOSHOU库下的sanguo表英雄的姓名、攻击值、国家导出来,sanguo.txt

    select name,gongji,country from MOSHOU.sanguo
    into outfile "/var/lib/mysql-files/sanguo.txt"
    fields terminated by "   "
    lines terminated by "\n";

  将mysql库下的user表中 user、host两个字段的值导出到 user.txt

    select user,host from mysql.user 
    into outfile "/var/lib/mysql-files/user.txt" fields terminated by "   " 
    lines terminated by "\n";

查询
    $ sudo -i
    $ cd /var/lib/mysql-files/
    $ ls
    $ cat sanguo.txt





相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
5天前
|
存储 Oracle 关系型数据库
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
本文介绍了MySQL InnoDB存储引擎中的数据文件和重做日志文件。数据文件包括`.ibd`和`ibdata`文件,用于存放InnoDB数据和索引。重做日志文件(redo log)确保数据的可靠性和事务的持久性,其大小和路径可由相关参数配置。文章还提供了视频讲解和示例代码。
105 11
【赵渝强老师】MySQL InnoDB的数据文件与重做日志文件
|
5天前
|
缓存 NoSQL 关系型数据库
Redis和Mysql如何保证数据⼀致?
在项目中,为了解决Redis与Mysql的数据一致性问题,我们采用了多种策略:对于低一致性要求的数据,不做特别处理;时效性数据通过设置缓存过期时间来减少不一致风险;高一致性但时效性要求不高的数据,利用MQ异步同步确保最终一致性;而对一致性和时效性都有高要求的数据,则采用分布式事务(如Seata TCC模式)来保障。
33 14
|
8天前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
SpringBoot使用mysql查询昨天、今天、过去一周、过去半年、过去一年数据
37 9
|
6天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
go语言数据库中mysql驱动安装
【11月更文挑战第2天】
20 4
|
4天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
12 PHP配置数据库MySQL
路老师分享了PHP操作MySQL数据库的方法,包括安装并连接MySQL服务器、选择数据库、执行SQL语句(如插入、更新、删除和查询),以及将结果集返回到数组。通过具体示例代码,详细介绍了每一步的操作流程,帮助读者快速入门PHP与MySQL的交互。
13 1
|
15天前
|
关系型数据库 MySQL Linux
在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。
本文介绍了在 CentOS 7 中通过编译源码方式安装 MySQL 数据库的详细步骤,包括准备工作、下载源码、编译安装、配置 MySQL 服务、登录设置等。同时,文章还对比了编译源码安装与使用 RPM 包安装的优缺点,帮助读者根据需求选择最合适的方法。通过具体案例,展示了编译源码安装的灵活性和定制性。
59 2
|
16天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
定时任务频繁插入数据导致锁表问题 -> 查询mysql进程
36 1
|
1天前
|
运维 关系型数据库 MySQL
安装MySQL8数据库
本文介绍了MySQL的不同版本及其特点,并详细描述了如何通过Yum源安装MySQL 8.4社区版,包括配置Yum源、安装MySQL、启动服务、设置开机自启动、修改root用户密码以及设置远程登录等步骤。最后还提供了测试连接的方法。适用于初学者和运维人员。
16 0
|
13天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了MySQL的索引策略和查询性能调优技巧。通过介绍B-Tree索引、哈希索引和全文索引等不同类型,以及如何创建和维护索引,结合实战案例分析查询执行计划,帮助读者掌握提升查询性能的方法。定期优化索引和调整查询语句是提高数据库性能的关键。
69 1
|
14天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
数据库优化:MySQL索引策略与查询性能调优实战
【10月更文挑战第26天】数据库作为现代应用系统的核心组件,其性能优化至关重要。本文主要探讨MySQL的索引策略与查询性能调优。通过合理创建索引(如B-Tree、复合索引)和优化查询语句(如使用EXPLAIN、优化分页查询),可以显著提升数据库的响应速度和稳定性。实践中还需定期审查慢查询日志,持续优化性能。
45 0