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()
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()
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。
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()
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;
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()
# 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()
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
在数据库中索引最核心的功能就是:**加速查找**
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
create table 表名(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
age int
)engine=myisam default charset=utf8;
create table 表名(
id int not null auto_increment primary key,
name varchar(32) not null,
age int
)engine=innodb default charset=utf8;
**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);
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
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。
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
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)
cursor.callproc('p1')
result = cursor.fetchall()
cursor.close()
conn.close()
print(result)
删除存储过程
drop procedure proc_name;
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