标签:dev 连接数据库 env serve 一对多 发送 公司 没有 outer
什么是数据库 ?
答:数据的仓库,和Excel表中的行和列是差不多的,只是有各种约束和不同数据类型的表格
什么是 MySQL、Oracle、SQLite、Access、MS SQL Server等 ?
答:他们均是一个软件,都有两个主要的功能:
什么是SQL ?
答:上述提到MySQL等软件可以接受命令,并做出相应的操作,由于命令中可以包含删除文件、获取文件内容等众多操作,对于编写的命令就是是SQL语句。SQL语句是结构化语言(Structured Query Language)的缩写,SQL是一种专门用来与数据库通信的语言。
MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,目前属于 Oracle 旗下公司。MySQL 最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。
想要使用MySQL来存储并操作数据,则需要做几件事情:
a. 安装MySQL服务端
b. 安装MySQL客户端
b. 【客户端】连接【服务端】
c. 【客户端】发送命令给【服务端MySQL】服务的接受命令并执行相应操作(增删改查等)
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下载 http: / / dev.mysql.com / downloads / mysql / 安装 windows: 点点点 Linux: yum install mysql - server Mac: 点点点 |
(1)、显示数据
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SHOW DATABASES; |
默认数据库:
mysql - 用户权限相关数据
test - 用于用户测试数据
information_schema - MySQL本身架构相关数据
(2)、使用数据库
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USE db_name; |
(3)、显示所有表
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SHOW TABLES; |
(4)、用户授权
用户管理:
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创建用户 create user ‘用户名‘ @ ‘IP地址‘ identified by ‘密码‘ ; 删除用户 drop user ‘用户名‘ @ ‘IP地址‘ ; 修改用户 rename user ‘用户名‘ @ ‘IP地址‘ ; to ‘新用户名‘ @ ‘IP地址‘ ;; 修改密码 set password for ‘用户名‘ @ ‘IP地址‘ = Password( ‘新密码‘ ) PS:用户权限相关数据保存在mysql数据库的user表中,所以也可以直接对其进行操作(不建议) |
授权管理:
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show grants for ‘用户‘ @ ‘IP地址‘ - - 查看权限 grant 权限 on 数据库.表 to ‘用户‘ @ ‘IP地址‘ identified by ‘密码‘ - - 授权并创建密码 revoke 权限 on 数据库.表 from ‘用户‘ @ ‘IP地址‘ - - 取消权限 |
-->有哪些权限:
-->数据库范围:
对于目标数据库以及内部其他: 数据库名.* 数据库中的所有 数据库名.表 指定数据库中的某张表 数据库名.存储过程 指定数据库中的存储过程 *.* 所有数据库
-->用户范围:
用户名@IP地址 用户只能在改IP下才能访问 用户名@192.168.1.% 用户只能在改IP段下才能访问(通配符%表示任意) 用户名@% 用户可以再任意IP下访问(默认IP地址为%)
(1)、创建表
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create table 表名( 列名 类型 是否可以为空, 列名 类型 是否可以为空 ) |
约束(1)是否可空null
是否可空,null表示空,非字符串 not null - 不可空 null - 可空
约束(2)默认值default
默认值,创建列时可以指定默认值,当插入数据时如果未主动设置,则自动添加默认值 create table tb1( nid int not null defalut 2, num int not null )
约束(3)自增auto_increment
自增,如果为某列设置自增列,插入数据时无需设置此列,默认将自增(表中只能有一个自增列) create table tb1( nid int not null auto_increment primary key, num int null ) 或 create table tb1( nid int not null auto_increment, num int null, index(nid) ) 注意:1、对于自增列,必须是索引(含主键)。 2、对于自增可以设置步长和起始值 show session variables like ‘auto_inc%‘; set session auto_increment_increment=2; set session auto_increment_offset=10; shwo global variables like ‘auto_inc%‘; set global auto_increment_increment=2; set global auto_increment_offset=10;
约束(4)主键primary key
主键,一种特殊的唯一索引,不允许有空值,如果主键使用单个列,则它的值必须唯一,如果是多列,则其组合必须唯一。 create table tb1( nid int not null auto_increment primary key, num int null ) 或 create table tb1( nid int not null, num int not null, primary key(nid,num) )
约束(5)唯一键unique key
create table tb1( nid int not null auto_increment primary key, num int null unique key, )
约束(6)外键foreign key
外键,一个特殊的索引,只能是指定内容 creat table color( nid int not null primary key, name char(16) not null ) create table fruit( nid int not null primary key, smt char(32) null , color_id int not null, constraint fk_cc foreign key (color_id) references color(nid) )
(2)、删除表
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drop table 表名 |
(3)、清空表
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delete from 表名 truncate table 表名 # 和上面的区别在于,这条语句能够使自增id恢复到0 |
(4)、修改表
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添加列:alter table 表名 add 列名 类型 删除列:alter table 表名 drop column 列名 修改列: alter table 表名 modify column 列名 类型; - - 类型 alter table 表名 change 原列名 新列名 类型; - - 列名,类型 添加主键: alter table 表名 add primary key(列名); 删除主键: alter table 表名 drop primary key; alter table 表名 modify 列名 int , drop primary key; 添加外键:alter table 从表 add constraint 外键名称(形如:FK_从表_主表) foreign key 从表(外键字段) references 主表(主键字段); 删除外键:alter table 表名 drop foreign key 外键名称 修改默认值:ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i SET DEFAULT 1000 ; 删除默认值:ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i DROP DEFAULT; |
(5)、基本数据类型
MySQL的数据类型大致分为:数值、时间和字符串
http://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html
1、增加数据
insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...) insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...),(值,值,值...) insert into 表 (列名,列名...) select (列名,列名...) from 表
2、删除数据
delete from 表 delete from 表 where id=1 and name=‘alex‘
3、修改数据
update 表 set name = ‘alex‘ where id>1
4、查询数据
select * from 表 select * from 表 where id > 1 select nid,name,gender as gg from 表 where id > 1
5、其他
视图是一个虚拟表(非真实存在),其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集,并为其命名】,用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集,并可以将其当作表来使用。
1、创建视图
2、删除视图
3、修改视图
4、使用视图
使用视图时,将其当作表进行操作即可,由于视图是虚拟表,所以无法使用其对真实表进行创建、更新和删除操作,仅能做查询用。
对某个表进行【增/删/改】操作的前后如果希望触发某个特定的行为时,可以使用触发器,触发器用于定制用户对表的行进行【增/删/改】前后的行为。
1、创建基本语法
特别的:NEW表示即将插入的数据行,OLD表示即将删除的数据行。
2、删除触发器
DROP TRIGGER tri_after_insert_tb1;
3、使用触发器
触发器无法由用户直接调用,而知由于对表的【增/删/改】操作被动引发的。
insert into tb1(num) values(666)
存储过程是一个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。
1、创建存储过程和执行过程
对于存储过程,可以接收参数,其参数有三类:
2、删除存储过程
drop procedure proc_name;
3、执行存储过程
-- 无参数 call proc_name() -- 有参数,全in call proc_name(1,2) -- 有参数,有in,out,inout DECLARE @t1 INT; DECLARE @t2 INT default 3; call proc_name(1,2,@t1,@t2)
MySQL中提供了许多内置函数,例如:
更多:
http://doc.mysql.cn/mysql5/refman-5.1-zh.html-chapter/functions.html#encryption-functions
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/string-functions.html
1、自定义函数
2、删除函数
drop function func_name;
3、执行函数
事务用于将某些操作的多个SQL作为原子性操作,一旦有某一个出现错误,即可回滚到原来的状态,从而保证数据库数据完整性。
索引,是数据库中专门用于帮助用户快速查询数据的一种数据结构。类似于字典中的目录,查找字典内容时可以根据目录查找到数据的存放位置,然后直接获取即可。
MySQL中常见索引有:
1、普通索引
普通索引仅有一个功能:加速查询
注意:对于创建索引时如果是BLOB 和 TEXT 类型,必须指定length。
2、唯一索引
唯一索引有两个功能:加速查询 和 唯一约束(可含null)
3、主键索引
主键有两个功能:加速查询 和 唯一约束(不可含null)
4、组合索引
组合索引是将n个列组合成一个索引
其应用场景为:频繁的同时使用n列来进行查询,如:where n1 = ‘redhat‘ and n2 = 666。
如上创建组合索引之后,查询:
注意:对于同时搜索n个条件时,组合索引的性能好于多个单一索引合并。
1、条件语句
2、循环语句
3、动态执行SQL语句
pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同。这里介绍pymysql
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pip install pymysql |
# 先往数据库插入点数据 mysql> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS testdb DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; mysql> use testdb; mysql> CREATE TABLE hosts (id int not null auto_increment primary key,ip varchar(20) not null,port int not null); mysql> INSERT INTO hosts (ip,port) values (‘1.1.1.1‘,22),(‘1.1.1.2‘,22), (‘1.1.1.3‘,22),(‘1.1.1.4‘,22), (‘1.1.1.5‘,22);
1、执行SQL
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#!/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 = ‘123456‘ , db = ‘testdb‘ , charset = ‘utf8‘ ) # 创建游标 cursor = conn.cursor() # 执行SQL,并返回收影响行数 r = effect_row = cursor.execute( "update hosts set ip = ‘1.1.1.2‘" ) print (r) # 执行SQL,并返回受影响行数 effect_row = cursor.execute( "update hosts set ip = ‘1.1.1.6‘ where id > %s" , ( 6 ,)) # 执行SQL,并返回受影响行数 effect_row = cursor.executemany( "insert into hosts(ip,port) values(%s,%s)" , [( "1.1.1.7" , 21 ),( "1.1.1.8" , 23 )]) # 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() |
2、获取新创建数据自增ID
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host = ‘127.0.0.1‘ , port = 3306 , user = ‘root‘ , passwd = ‘123456‘ , db = ‘testdb‘ ) cursor = conn.cursor() cursor.executemany( "insert into hosts(ip,port) values(%s,%s)" , [( "1.1.1.9" , 21 ),( "1.1.1.10" , 222 )]) conn.commit() cursor.close() conn.close() # 获取最新自增ID new_id = cursor.lastrowid print (new_id)<br><br> # 获取当前行行号<br>current_row = cursor.rownumber<br>print(current_row) |
3、获取查询数据
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host = ‘127.0.0.1‘ , port = 3306 , user = ‘root‘ , passwd = ‘123456‘ , db = ‘testdb‘ ) cursor = conn.cursor() cursor.execute( "select * from hosts" ) # 获取第一行数据 row = cursor.fetchone() print (row) print (cursor.rownumber) # 获取第二行数据 row_1 = cursor.fetchone() print (row_1) print (cursor.rownumber) # 获取前n行数据 row_2 = cursor.fetchmany( 3 ) print (row_2) # 获取所有数据 row_3 = cursor.fetchall() print (row_3) conn.commit() cursor.close() conn.close() |
注:在fetch数据时按照顺序进行,可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置,如:
4、fetch数据类型
关于默认获取的数据是元祖类型,如果想要或者字典类型的数据,即:
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import pymysql conn = pymysql.connect(host = ‘127.0.0.1‘ , port = 3306 , user = ‘root‘ , passwd = ‘123456‘ , db = ‘testdb‘ ) # 游标设置为字典类型 cursor = conn.cursor(cursor = pymysql.cursors.DictCursor) r = cursor.execute( "select * from hosts" ) print (r) result = cursor.fetchone() print (result) conn.commit() cursor.close() conn.close() |
SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。
SQLAlchemy安装
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pip install sqlalchemy |
SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件,Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作,如:
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MySQL - Python mysql + mysqldb: / / <user>:<password>@<host>[:<port>] / <dbname> pymysql mysql + pymysql: / / <username>:<password>@<host> / <dbname>[?<options>] MySQL - Connector mysql + mysqlconnector: / / <user>:<password>@<host>[:<port>] / <dbname> cx_Oracle oracle + cx_oracle: / / user: pass @host:port / dbname[?key = value&key = value...] 更多详见:http: / / docs.sqlalchemy.org / en / latest / dialects / index.html |
使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/testdb" , max_overflow = 5 ) # max_overflow可以超出连接池5个连接 #执行SQL cur = engine.execute( "INSERT INTO hosts (ip,port) VALUES (‘1.1.1.11‘, 22)" ) #新插入行自增ID cur.lastrowid #执行SQL cur = engine.execute( "INSERT INTO hosts (ip,port) VALUES(%s, %s)" ,[( ‘1.1.1.12‘ , 22 ),( ‘1.1.1.13‘ , 55 ),] ) #执行SQL cur = engine.execute( "INSERT INTO hosts (ip,port) VALUES (%(ip)s, %(port)s)" , ip = ‘1.1.1.15‘ , port = 80 ) #执行SQL cur = engine.execute( ‘select * from hosts‘ ) #获取第一行数据 cur.fetchone() #获取第n行数据 cur.fetchmany( 3 ) #获取所有数据 cur.fetchall() |
使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。
1、创建表
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/testdb" , max_overflow = 5 ) Base = declarative_base() # 创建单表 class Users(Base): __tablename__ = ‘users‘ id = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) name = Column(String( 32 )) extra = Column(String( 16 )) __table_args__ = ( UniqueConstraint( ‘id‘ , ‘name‘ , name = ‘uix_id_name‘ ), # 设置组合唯一键约束 Index( ‘ix_id_name‘ , ‘name‘ , ‘extra‘ ), # 创建索引 ) # 一对多关系 class Favor(Base): __tablename__ = ‘favor‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) caption = Column(String( 50 ), default = ‘playing‘ , unique = True ) class Person(Base): __tablename__ = ‘person‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) name = Column(String( 32 ), index = True , nullable = True ) favor_id = Column(Integer, ForeignKey( "favor.nid" )) # 设置外键,外键依赖于主表favor的主键nid # 与生成表结构无关,仅用于外键查询方便 favor = relationship( "Favor" , backref = ‘pers‘ ) # 多对多 class Group(Base): __tablename__ = ‘group‘ id = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) name = Column(String( 64 ), unique = True , nullable = False ) # group = relationship(‘Group‘,secondary=ServerToGroup,backref=‘host_list‘) class Server(Base): __tablename__ = ‘server‘ id = Column(Integer, primary_key = True , autoincrement = True ) hostname = Column(String( 64 ), unique = True , nullable = False ) port = Column(Integer, default = 22 ) class ServerToGroup(Base): """多对多关系,则是多生成一张表用来存储主键""" __tablename__ = ‘servertogroup‘ nid = Column(Integer, primary_key = True , autoincrement = True ) server_id = Column(Integer, ForeignKey( ‘server.id‘ )) # 设置主键 group_id = Column(Integer, ForeignKey( ‘group.id‘ )) # 设置主键 def init_db(): """创建表的函数,调用之后会创建表""" Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): """删除表的函数,调用之后会删除表""" Base.metadata.drop_all(engine) init_db() # 创建完最好注释,如果表已经创建,执行此步不会再创建表 # drop_db() # 想要对表进行操作则需要绑定会话 Session = sessionmaker(bind = engine) session = Session() |
2、操作表
(1)增加数据
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# 插入一条 obj = Users(name = ‘redhat‘ , extra = ‘rh‘ ) print (obj) session.add(obj) # 插入多条 session.add_all([ Users(name = ‘centos‘ , extra = ‘ct‘ ), Users(name = ‘debian‘ , extra = ‘db‘ ), Users(name = ‘ubuntu‘ , extra = ‘ub‘ ), Users(name = ‘fedora‘ , extra = ‘fd‘ ), ]) # 插入完需要提交否则不生效 session.commit() |
(2)删除数据
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session.query(Users). filter (Users. id > 5 ).delete() session.commit() |
(3)修改数据
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session.query(Users). filter (Users. id > 2 ).update({ "name" : "opensuse" }) session.query(Users). filter (Users. id > 2 ).update({Users.name: Users.name + "099" }, synchronize_session = False ) #session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate") session.commit() |
(4)查询数据(如果没有使用ORM则返回的是一个表对象)
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ret = session.query(Users). all () ret = session.query(Users.name, Users.extra). all () ret = session.query(Users).filter_by(name = ‘opensuse099‘ ). all () ret = session.query(Users).filter_by(name = ‘opensuse099‘ ).first() |
(5)其他一些查询操作
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# 条件 ret = session.query(Users).filter_by(name = ‘centos‘ ). all () ret = session.query(Users). filter (Users. id > 1 , Users.name = = ‘centos‘ ). all () ret = session.query(Users). filter (Users. id .between( 1 , 3 ), Users.name = = ‘centos‘ ). all () ret = session.query(Users). filter (Users. id .in_([ 1 , 3 , 4 ])). all () ret = session.query(Users). filter (~Users. id .in_([ 1 , 3 , 4 ])). all () ret = session.query(Users). filter (Users. id .in_(session.query(Users. id ).filter_by(name = ‘centos‘ ))). all () from sqlalchemy import and_, or_ ret = session.query(Users). filter (and_(Users. id > 3 , Users.name = = ‘centos‘ )). all () ret = session.query(Users). filter (or_(Users. id < 2 , Users.name = = ‘centos‘ )). all () ret = session.query(Users). filter ( or_( Users. id < 2 , and_(Users.name = = ‘centos‘ , Users. id > 3 ), Users.extra ! = "" )). all () # 通配符 ret = session.query(Users). filter (Users.name.like( ‘e%‘ )). all () ret = session.query(Users). filter (~Users.name.like( ‘e%‘ )). all () # 限制 ret = session.query(Users)[ 1 : 2 ] # 排序 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()). all () ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users. id .asc()). all () # 分组 from sqlalchemy.sql import func ret = session.query(Users).group_by(Users.extra). all () ret = session.query( func. max (Users. id ), func. sum (Users. id ), func. min (Users. id )).group_by(Users.name). all () ret = session.query( func. max (Users. id ), func. sum (Users. id ), func. min (Users. id )).group_by(Users.name).having(func. min (Users. id ) > 2 ). all () # 连表 ret = session.query(Users, Favor). filter (Users. id = = Favor.nid). all () ret = session.query(Person).join(Favor). all () ret = session.query(Person).join(Favor, isouter = True ). all () # 组合 q1 = session.query(Users.name). filter (Users. id > 2 ) q2 = session.query(Favor.caption). filter (Favor.nid < 2 ) ret = q1.union(q2). all () q1 = session.query(Users.name). filter (Users. id > 2 ) q2 = session.query(Favor.caption). filter (Favor.nid < 2 ) ret = q1.union_all(q2). all () |
(1)、新创建个数据库sqldb
mysql> create database sqldb default character set utf8 collate utf8_general_ci;
(2)、通过ORM生成表
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/sqldb" , max_overflow = 5 ) Base = declarative_base() # 一对多关系 class User(Base): __tablename__ = ‘user‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) username = Column(String( 50 )) group_id = Column(Integer, ForeignKey( "group.nid" )) # 虚拟关系与Group建立关系,相当于会User生成一个group字段,Group表生成一个uuu字段,实际是不会生成这些字段只是虚拟的关系,其实只是生成了sql语句 group = relationship( "Group" , backref = ‘uuu‘ ) def __repr__( self ): """只是打印的时候输出的内容和数据库取数据没有关系""" temp = "%s:%s:%s" % ( self .nid, self .username, self .group_id) return temp class Group(Base): __tablename__ = ‘group‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) caption = Column(String( 50 )) def init_db(): Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine) init_db() #drop_db() Session = sessionmaker(bind = engine) session = Session() |
(3)、增加数据,执行完需要注释掉
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session.add_all([ Group(caption = ‘chuzhong‘ ), Group(caption = ‘gaozhong‘ ), Group(caption = ‘daxue‘ ), ]) session.add_all([ User(username = ‘redhat‘ , group_id = 1 ), User(username = ‘centos‘ , group_id = 2 ), User(username = ‘fedora‘ , group_id = 3 ), User(username = ‘debian‘ , group_id = 2 ), User(username = ‘ubuntu‘ , group_id = 1 ), User(username = ‘geentoo‘ , group_id = 3 ), User(username = ‘archlinux‘ , group_id = 1 ), User(username = ‘windows‘ , group_id = 2 ), User(username = ‘suse‘ , group_id = 3 ), ]) session.commit() |
(4)、内连接
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# select * from user left join group on user.group_id = group.nid sql = session.query(User,Group).join(Group) # 打印SQL语句 print (sql) ret = session.query(User,Group).join(Group). all () # 默认是内连接 print (ret) |
(5)、外连接
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sql = session.query(User,Group).join(Group,isouter = True ) # 打印sql语句 print (sql) ret = session.query(User,Group).join(Group,isouter = True ). all () # isouter=True 指定外连接,默认是做外连接 print (ret) |
(6)、练习:
-->获取User表完整信息,两种方式
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# 通过传统方式 sql = session.query(User.username,Group.caption).join(Group,isouter = True ) print (sql) ret = session.query(User.username,Group.caption).join(Group,isouter = True ). all () print (ret) # 通过虚拟关系 # 一般relationship 外键设置在哪张表,relationship就设置在哪表,通过这张表查询就叫正向查询, ret = session.query(User). all () for obj in ret: # obj代指user表的每一行数据 # obj.group代指group对象 print (obj.nid,obj.username,obj.group_id, obj.group,obj.group.nid,obj.group.caption) |
-->通过Group表属于daxue的有多少username,两种方式
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# 传统方式 ret = session.query(User.username, Group.caption).join(Group, isouter = True ). filter (Group.caption = = ‘daxue‘ ). all () print (ret) # 通过虚拟关系 # 反向查询 obj = session.query(Group). filter (Group.caption = = ‘daxue‘ ).first() print (obj.nid) print (obj.caption) print (obj.uuu) |
(1)、通过ORM生成表
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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship engine = create_engine( "mysql+pymysql://root:123456@127.0.0.1:3306/sqldb" , max_overflow = 5 ) Base = declarative_base() # 多对多关系 class Host(Base): __tablename__ = ‘host‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) hostname = Column(String( 50 )) ip = Column(String( 32 )) port = Column(String( 32 )) class HostUser(Base): __tablename__ = ‘host_user‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) username = Column(String( 32 )) class HostToHostUser(Base): __tablename__ = ‘host_to_host_user‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) # 保留主键,以后通过找主键删除数据方便 host_id = Column(Integer,ForeignKey( ‘host.nid‘ )) host_user_id = Column(Integer,ForeignKey( ‘host_user.nid‘ )) host = relationship( ‘Host‘ ,backref = ‘h‘ ) host_user = relationship( ‘HostUser‘ ,backref = ‘u‘ ) def init_db(): Base.metadata.create_all(engine) def drop_db(): Base.metadata.drop_all(engine) init_db() # drop_db() Session = sessionmaker(bind = engine) session = Session() |
(2)增加数据,执行完需要注释掉
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session.add_all([ Host(hostname = ‘c1‘ ,ip = ‘1.1.1.1‘ ,port = ‘22‘ ), Host(hostname = ‘c2‘ ,ip = ‘1.1.1.2‘ ,port = ‘22‘ ), Host(hostname = ‘c3‘ ,ip = ‘1.1.1.3‘ ,port = ‘22‘ ), Host(hostname = ‘c4‘ ,ip = ‘1.1.1.4‘ ,port = ‘22‘ ), Host(hostname = ‘c5‘ ,ip = ‘1.1.1.5‘ ,port = ‘22‘ ), ]) session.add_all([ HostUser(username = ‘root‘ ), HostUser(username = ‘redhat‘ ), HostUser(username = ‘centos‘ ), HostUser(username = ‘ubuntu‘ ), ]) session.add_all([ HostToHostUser(host_id = 1 ,host_user_id = 1 ), HostToHostUser(host_id = 1 ,host_user_id = 2 ), HostToHostUser(host_id = 1 ,host_user_id = 3 ), HostToHostUser(host_id = 2 ,host_user_id = 2 ), HostToHostUser(host_id = 2 ,host_user_id = 4 ), HostToHostUser(host_id = 2 ,host_user_id = 3 ), ]) session.commit() |
练习:
获取Host中所有用户
第一种方式:传统方式
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# 第一步获取Host中用户等于c1的对象 host_obj = session.query(Host). filter (Host.hostname = = ‘c1‘ ).first() # host_obj.nid 获取用户等于c1的nid # 第二步通过HostToHostUser表找到HostUser外键对应的host_user_id host_2_host_user = session.query(HostToHostUser.host_user_id). filter (HostToHostUser.host_id = = host_obj.nid). all () print (host_2_host_user) [( 1 ,),( 2 ,),( 3 ,)] r = zip ( * host_2_host_user) print ( list (r)[ 0 ]) [ 1 , 2 , 3 ] # 第三步通过第二步找到HostUser中nid对应的HostUser.username users = session.query(HostUser.username). filter (HostUser.nid.in_( list (r)[ 0 ])). all () print (users) 可以把上面的步骤全部合并到一起 # session.query(Host.nid).filter(Host.hostname == ‘c1‘) # session.query(HostToHostUser.host_user_id).filter(HostToHostUser.host_id == session.query(Host.nid).filter(Host.hostname == ‘c1‘)) r = session.query(HostUser.username). filter (HostUser.nid.in_(session.query(HostToHostUser.host_user_id). filter (HostToHostUser.host_id = = session.query(Host.nid). filter (Host.hostname = = ‘c1‘ )))). all () print (r) |
第二种方式:虚拟关系(relationship是在外键表HostToHostUser表中)
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# 通过relation虚拟关系中的h字段反向查找,查找到第三表中的对象,然后通过正向查找 host_obj = session.query(Host). filter (Host.hostname = = ‘c1‘ ).first() for item in host_obj.h: print (item.host_user.username) |
第三种方式:虚拟关系(relationship是在Host表中)需要修改下表结构
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class HostToHostUser(Base): __tablename__ = ‘host_to_host_user‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) # 保留主键,以后通过找主键删除数据方便 host_id = Column(Integer,ForeignKey( ‘host.nid‘ )) host_user_id = Column(Integer,ForeignKey( ‘host_user.nid‘ )) # 多对多关系 class Host(Base): __tablename__ = ‘host‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) hostname = Column(String( 50 )) ip = Column(String( 32 )) port = Column(String( 32 )) <br> # 关系表在User表中,realationship(A,AB.__table,B中的虚拟字段) host_user = relationship( ‘HostUser‘ , secondary = HostToHostUser.__table__, backref = ‘h‘ ) class HostUser(Base): __tablename__ = ‘host_user‘ nid = Column(Integer, primary_key = True ,autoincrement = True ) username = Column(String( 32 )) |
此时直接就可以从Host表查找到HostUser表中的数据而不用涉及HostToHostUser外键表了
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host_obj = session.query(Host). filter (Host.hostname = = ‘c1‘ ).first() for item in host_obj.host_user: print (item.username) |
python教程18、python操作Mysql,pymysql,SQLAchemy
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原文地址:https://www.cnblogs.com/stssts/p/10118116.html