V2AS问路
多表查询思路、navicat可视化软件、python操作MySQL、SQL注入问题以及其他补充知识
阅读原文时间：2022年02月23日阅读：1

昨日内容回顾

  • 外键字段

    就是用来建立表与表之间的关系的字段

  • 表关系判断

    一对一

    一对多

    多对多

    """通过换位思考判断"""

  • 外键约束

    级联更新

    级联删除

  • 查询关键字

    where 筛选

    group by 分组

    having 过滤

    distinct 去重

    order by 排序

    limit 分页

    regexp 正则

今日内容概要

  • 多表查询思路
  • navicat可视化软件
  • 多表查询练习
  • python操作MySQL
  • 其他理论补充

内容详细

# 准备数据 建表
create table dep(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20)
);

create table emp(
id int primary key auto_increment,
name varchar(20),
sex enum('male','female') not null default 'male',
age int,
dep_id int
);

#插入数据
insert into dep values
(200,'技术'),
(201,'人力资源'),
(202,'销售'),
(203,'运营'),
(205,'保洁')
;

insert into emp(name,sex,age,dep_id) values
('jason','male',18,200),
('egon','female',48,201),
('kevin','male',18,201),
('nick','male',28,202),
('owen','male',18,203),
('jerry','female',18,204);

# 例：查询jason所在的部门名称
    """涉及到SQL查询题目 一定要先明确到底需要几张表"""
    1.先查询jason所在的部门编号
        select dep_id from emp where name='jason';

    2.根据部门编号查询部门名称
        select name from dep where id=(select dep_id from emp where name='jason');
    """
    一条SQL语句的查询结果:
        既可以看成是一张表
        也可以看成是查询条件
    """

# 多表查询的思路
    1.子查询
        将SQL语句查询的结果括号括起来当做另外一条SQL语句的条件
            大白话:就是我们日常生活中解决问题的方式>>>:分步操作

    2.连表操作(重要)
        先将需要使用到的表拼接成一张大表 之后基于单表查询完成
            inner join  内连接
            left join   左连接
            right join  右连接
            union       全连接

"""
涉及到多表查询的时候 字段名称容易冲突 需要使用表名点字段的方式区分
1.inner join:只拼接两张表中共有的部分
    select * from emp inner join dep on emp.dep_id = dep.id;

2.left join:以左表为基准展示所有的内容 没有的NULL填充
    select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id;

3.right join:以右表为基准展示所有的内容 没有的NULL填充
    select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;

4.union:左右表所有的数据都在 没有的NULL填充
    select * from emp left join dep on emp.dep_id = dep.id
    union
    select * from emp right join dep on emp.dep_id = dep.id;
"""

# 疑问:上述操作一次只能连接两张表 如何做到多张表?
    将两张表的拼接结果当成一张表与跟另外一张表做拼接
    依次往复 即可拼接多张表

# 作用：
    内部封装了很多SQL的操作 用户只需要鼠标点点 自动构建SQL语句并执行

# 下载使用
    百度搜破解版 按步骤安装即可
    友情链接：https://shimo.im/docs/g9qK9rpcTGWX6Vgh

# navicat可以看成是很多数据库软件的客户端

# MySQL的注释语法
    # 注释
    -- 注释

# 1、查询所有的课程的名称以及对应的任课老师姓名
    01 select * from teacher inner join course on teacher.tid=course.teacher_id;  # 先找出所有课程表与老师表信息

    02 select course.cname,teacher.tname from teacher inner join course on teacher.tid=course.teacher_id;  # 再根据要求筛选出课程名称与对应任课老师

# 2.查询平均成绩大于八十分的同学的姓名和平均成绩
    先确定需要使用到的表
    在思考多表查询的方式
    # 先按学生编号分组
        select student_id from score group by student_id;
    # 再求平均成绩
        select student_id,avg(num) from score group by student_id;
    # 最后筛选出大于80的(针对聚合函数的字段结果 最好起别名防止冲突)
        select student_id,avg(num) as avg_num from score group by student_id having(avg(num)>80);
    # 整合 将上述SQL的结果与student表拼接
        select student.sname,t1.avg_num from student inner join(select student_id,avg(num) as avg_num from score group by student_id having(avg(num)>80)) as t1 on student.sid=t1.student_id;

# 3.查询没有报李平老师课的学生姓名
    # 先查询李平老师教授的课程编号
        select course.cid from course where teacher_id=(select tid from teacher where tname='李平老师');

    # 再根据课程id号筛选出所有报了的学生id号
        select student_id from score where course_id in (select course.cid from course where teacher_id=(select tid from teacher where tname='李平老师'));

    # 最后去学生表中根据id号取反筛选学生姓名
        select student.sname from student where sid not in(select distinct score.student_id from score where course_id in (select course.cid from course where teacher_id=(select tid from teacher where tname='李平老师')));

# 4.查询没有同时选修物理课程和体育课程的学生姓名(只要了报了一门的  两门和一门没报的都不要)
    # 先获取两门课程的id号
        select course.cid from course where cname in ('物理','体育');

    # 再去分数表中先筛选出所有报了物理和体育的学生id(两门 一门)
        select * from score where course_id in (select course.cid from course where cname in ('物理','体育'));

    # 如何筛选出只报了一门的学生id  按照学生id分组 然后计数 并过滤出计数结果为1的数据
        select score.student_id from score where course_id in (select course.cid from course where cname in ('物理','体育')) group by score.student_id having count(score.course_id)=1;

    # 根据学生id号去student表中筛选学生姓名
        select student.sname from student where sid in (select score.student_id from score where course_id in (select course.cid from course where cname in ('物理','体育')) group by score.student_id having count(score.course_id)=1);

# 5.查询挂科超过两门(包括两门)的学生姓名和班级
    # 先筛选出小于60分的数据
        select * from score where num<60;

    # 按照学生id分组 然后统计挂科数量
        select student_id,count(course_id) from score where num<60 group by student_id;

    # 筛选出挂科超过两门的学生id
        select student_id from score where num<60 group by student_id having count(course_id)>=2;

    # 先将上述结果放在一边 去连接student和class表
        select student.sname,class.caption from class inner join student on class.cid=student.class_id where student.sid in(select student_id from score where num<60 group by student_id having count(course_id)>=2);

# 更多练习
    https://www.cnblogs.com/Dominic-Ji/p/10875493.html


# pycharm中先下载第三方模块 pymysql

import pymysql

# 连接MySQL服务端
conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='db3',
    charset='utf8'
)
# 产生一个游标对象
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 编写SQL语句
sql = 'select * from teacher'
affect_rows = cursor.execute(sql)  # 结果是表的数据行数
print(affect_rows)
# 获取执行结果
print(cursor.fetchall())
"""以上为基础代码 务必掌握"""

print(cursor.fetchall())  # [] 类似于文件光标 拿过的数据就不会再返回去再拿
print(cursor.fetchall())  # []

print(cursor.fetchone())  # {'tid': 1, 'tname': '张磊老师'} 获取单个
print(cursor.fetchone())  # {'tid': 2, 'tname': '李平老师'}

print(cursor.fetchmany(3))  # [{'tid': 1, 'tname': '张磊老师'}, {'tid': 2, 'tname': '李平老师'}, {'tid': 3, 'tname': '刘海燕老师'}]
print(cursor.fetchman  y(3))  # [{'tid': 4, 'tname': '朱云海老师'}, {'tid': 5, 'tname': '李杰老师'}] 自定义取的数量

print(cursor.fetchone())  # {'tid': 1, 'tname': '张磊老师'}
cursor.scroll(1,"relative")  # 以当前位置为起始 向后移动光标一位
print(cursor.fetchone())  # {'tid': 3, 'tname': '刘海燕老师'}

print(cursor.fetchone())  # {'tid': 1, 'tname': '张磊老师'}
cursor.scroll(1, "absolute")  # 以文件开头位置为起始 向后移动光标一位
print(cursor.fetchone())  # {'tid': 2, 'tname': '李平老师'}


import pymysql

# 连接MySQL服务端
conn = pymysql.connect(
    host='127.0.0.1',
    port=3306,
    user='root',
    password='123',
    database='db3',
    charset='utf8',
    autocommit=True  # 针对增 改 删自动二次确认
)
# 产生一个游标对象
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 编写SQL语句
username = input('username>>>:').strip()
password = input('password>>>:').strip()
sql = "select * from userinfo where name=%s and pwd=%s"
cursor.execute(sql,(username,password))
data = cursor.fetchall()
if data:
    print(data)
    print('登录成功')
else:
    print('用户名或密码错误')

"""
sql = 'insert into userinfo(name,pwd) values("jason","123"),("kevin","321")'
res = cursor.execute(sql)
print(res)

在使用代码进行数据操作的时候 不同操作的级别是不一样的
    针对查无所谓
    针对增 改 删都需要二次确认
        关键字：conn.commit()
    推荐使用：
        autocommit=True  # 针对增 改 删自动二次确认
"""

# SQL注入现象
    1.只需要用户名也可以登录
    2.不需要用户名和密码也可以登录
"""
SQL注入的原因：
    是由于特殊符号的组合会产生特殊的效果

    实际生活中 尤其是在注册用户名的时候 会非常明显的提示你很多特殊符号不能用 原因也是一样的

结论:
    设计到敏感数据部分 不要自己拼接 交给现成的方法拼接即可
"""


# 事务(重要)
    特性：ACID
        A:原子性
        C:一致性
        I:隔离性
        D:持久性

    01 原子性（atomicity）
        一个事务是一个不可分割的工作单位，事务中包括的诸操作要么都做，要么都不做

    02 一致性（consistency）
        事务必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的

    03 隔离性（isolation）：
        一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰

    04 持久性（durability）
        持久性也称永久性（permanence），指一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。接下来的其他操作或故障不应该对其有任何影响

# 事务相关操作
    start transcation;  # 开启事务
    诸多SQL操作：
        rollback  # 回滚到操作之前的状态
        commit  # 确认事务操作 之后不能回滚

# 1.先介绍事务的三个关键字 再去用表实际展示效果
create table user(
id int primary key auto_increment,
name char(32),
balance int
);

insert into user(name,balance)
values
('jason',1000),
('egon',1000),
('tank',1000);

# 2.修改数据之前先开启事务操作
    start transaction;

# 3.修改操作
    update user set balance=900 where name='jason';  # 买支付100元
    update user set balance=1010 where name='egon';  # 中介拿走10元
    update user set balance=1090 where name='tank';  # 卖家拿到90元

# 4.回滚到上一个状态
    rollback;

# 5.如果确认修改
    commit;

# 6.查询表数据
    select * from user;

"""
开启事务之后，只要没有执行commit操作，数据其实都没有真正刷新到硬盘
    commit;

开启事务后 要检测操作是否完整，不完整就主动回滚到上一个状态，如果完整就应该执行commit操作
"""

# 站在python代码的角度，应该实现的伪代码逻辑，
try:
    update user set balance=900 where name='jason';  # 买支付100元
    update user set balance=1010 where name='egon';  # 中介拿走10元
    update user set balance=1090 where name='tank';  # 卖家拿到90元
except 异常:
    rollback;
else:
    commit;

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