python — 索引与pymysql模块 – Python量化投资

python — 索引与pymysql模块

1. 索引

1.1 索引原理

1.什么是索引 ?– 目录

索引就是建立起的一个在存储表阶段就有的一个存储结构,能在查询的时候加速。

2.索引的重要性:

读写比例 为 10:1,所有读(查询)的速度就至关重要了。

3.索引的原理:

block 磁盘预读原理

相当于读文件操作的 :for line in f

每个索引块可以存4096个字节

读硬盘的io操作的时间非常的长,比CPU执行指令的时间长很多,尽量的减少IO次数才是读写数据的主要要解决的问题。

1.2 数据库的存储方式

1.数据库的存储方式:

  • 1.新的数据结构 —— 树

    缺点:容易出现数据只在一端,造成读取慢(io操作次数多)。

  • 2.平衡树 balance tree – b树

    缺点:存储的数据长度大、能存储的数据条数有限,造成书的高度比较大,读取效率很低。

  • 3.在b树的基础上进行了改良 – b+树

    • 1.分支节点和根节点都不在存储实际的数据了,让分支和根节点能存储更多的索引的信息,就降低了树的高度,所有的实际数据都存储在叶子节点中
    • 2.在叶子节点之间加入了双向的链式结构,方便在查询中的范围条件。

4.mysql当中所有的b+树索引的高度都基本控制在3层:

  • 1.io操作的次数非常稳定
  • 2.有利于通过范围查询

5.什么会影响索引的效率? —— 树的高度

  • 1.对哪一列创建索引,选择尽量短的列做索引
  • 2.对区分度高的列建索引,重复率超过了10%,那么就不适合创建索引。

1.3 聚集索引和辅助索引

  • 在innodb中 :聚集索引和辅助索引并存的

    聚集索引 – 主键 、更快

    • 只有主键是聚集索引

    • 数据直接存储在树结构的叶子节点

    辅助索引 – 除了主键之外所有的索引都是辅助索引 、稍慢

    • 数据不直接存储在树中

  • 在myisam中 :只有辅助索引,没有聚集索引

1.4 索引的种类

1.索引的种类:

  • primary key 主键 ,是聚集索引 ,约束的作用:非空 + 唯一

    联合主键

  • unique 自带索引 ,是辅助索引 ,约束的作用:唯一

    联合唯一

  • index 是辅助索引,没有约束作用

    联合索引

注意:按大项分有三个种类:primary key 、unique 、index

​ 细分有6个种类:primary key 、联合主键 、unique 、联合唯一 、index 、联合索引

2.看一下如何创建索引、创建索引之后的变化

create index 索引名字 on 表(字段)

删除索引 :drop index 索引名 on 表名字;

3.索引是如何发挥作用的?

select * from 表 where id = xxxxx;

  • 以email为条件查询:
    • 不添加索引的时候,肯定慢
    • 查询的字段不是索引字段,也慢
  • id作为条件的时候:
    • 在id字段没有索引的时候,效率低
    • 在id字段有索引之后,效率高

1.5 索引不生效的原因

1.索引不生效的原因:

<1.>要查询的数据的范围大

与范围相关的:

  • 1.< >= <= !=(!=几乎命中不了索引)

  • 2.between and

    select * from 表 order by age limit 0,5;

    select * from 表 where id between 1000000 and 1000005;

  • 3.like

    • 结果的范围大 索引不生效
    • 如果 abc% 索引生效,%abc索引就不生效

<2.>如果一列内容的区分度不高,索引也不生效

  • 如:name列

<3.>索引列不能在条件中参与计算

  • select * from s1 where id*10 = 1000000; 索引不生效

<4.>对两列内容进行条件查询

  • and :and条件两端的内容,优先选择一个有索引的,并且树形结构更好的,来进行查询(效率也会更高)。两个条件都成立才能完成where条件,先完成范围小的,缩小后面条件的压力。

    • select * from s1 where id =1000000 and email = ‘eva1000000@oldboy’;
  • or :带or条件的,不会进行优化,只是根据条件从左到右依次筛选。

    条件中带有or的要想命中索引,这些条件中所有的列都是索引列。

    • select * from s1 where id =1000000 or email = ‘eva1000000@oldboy’;

<5.>联合索引

创建联合索引:create index ind_mix on s1(id,name,email);

  • select * from s1 where id =1000000 and email = 'eva1000000@oldboy';   能命中索引
  • 1.在联合索引中如果使用了or条件索引就不能生效:

    select * from s1 where id =1000000 or email = ‘eva1000000@oldboy’; 不能命中索引

  • 2.最左前缀原则 :在联合索引中,条件必须含有在创建索引的时候的第一个索引列。

    select * from s1 where id =1000000;    能命中索引
    select * from s1 where email = 'eva1000000@oldboy';  不能命中索引
    # 联合索引 (a,b,c,d)
    a,b 、 a,c  、 a  、 a,d  、 a,b,d  、 a,c,d  、 a,b,c,d # 等含有a索引的都能命中索引
    # 不含a索引的其他索引都不能命中。
  • 3.在整个条件中,从开始出现模糊匹配的那一刻,索引就失效了

    select * from s1 where id >1000000 and email = 'eva1000001@oldboy';   不能命中索引
    select * from s1 where id =1000000 and email like 'eva%';    能命中引

2.什么时候用联合索引?

  • 只对a 、对abc 条件进行索引,而不会对b,对c进行单列的索引的时候。

3.对于单列的索引:

  • 选择一个区分度高的列建立索引,条件中的列不要参与计算,条件的范围尽量小,使用and作为条件的连接符

4.使用or来连接多个条件:

  • 在满足上述条件(单列的索引)的基础上,对or相关的所有列分别创建索引。

1.6 一些索引名词

1.覆盖索引

如果我们使用索引作为条件查询,查询完毕之后,不需要回表查,就是覆盖索引。

explain select id from s1 where id = 1000000;
explain select count(id) from s1 where id > 1000000;

2.合并索引

对两个字段分别创建索引,由于sql的条件让两个索引同时生效了,那么这个时候这两个索引就成为了合并索引

3.执行计划 explain

如果你想在执行sql语句之前就知道sql语句的执行情况,那么可以使用执行计划。

# 情况1:
如果有30000000条数据,使用sql语句查询需要20s,
explain sql语句   --> 并不会真正的执行sql,而是会给你列出一个执行计划
# 情况2:
        20条数据 --> 30000000
            explain sql

4.建议

<1>建表、使用sql语句的时候注意的:

  • char 代替 varchar
  • 连表 代替 子查询
  • 创建表的时候 :固定长度的字段放在前面

<2> utf8 与 utf8mb4 :

  • utf8 不是能全量显示中文的编码,如很多不常用的生僻字 和 Emoji 表情(Emoji 是一种特殊的 Unicode 编码,常见于 ios 和 android 手机上),以及任何新增的 Unicode 字符等等
  • utf8mb4 能全量显示中文的编码

以后如果遇到使用 utf8 出现乱码的情况,可以更改为 utf8mb4 进行编码。

1.7 慢查询优化的基本步骤

  1. 先运行看看是否真的很慢,注意设置SQL_NO_CACHE

1.where条件单表查,锁定最小返回记录表。这句话的意思是把查询语句的where都应用到表中返回的记录数最小的表开始查起,单表每个字段分别查询,看哪个字段的区分度最高
2.explain查看执行计划,是否与第1步预期一致(从锁定记录较少的表开始查询)
3.order by limit 形式的sql语句让排序的表优先查
4.了解业务方使用场景
5.加索引时参照建索引的几大原则
6.观察结果,不符合预期继续从0分析

1.8 慢日志管理

1.慢日志

  • 执行时间 > 10
  • 未命中索引
  • 日志文件路径

2.配置:

  • 内存

    show variables like ‘%query%’;

    show variables like ‘%queries%’;

    set global 变量名 = 值

  • 配置文件

    mysqld –defaults-file=’E:\wupeiqi\mysql-5.7.16-winx64\mysql-5.7.16-winx64\my-default.ini’

    my.conf内容:

    • slow_query_log = ON
    • slow_query_log_file = D:/….

    注意:修改配置文件之后,需要重启服务

3.日志管理

详见网址:https://www.cnblogs.com/Eva-J/articles/10126413.html#_label8

2. pymysql模块

2.1 使用pymysql模块

python相当于是客户端

import pymysql
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password="123",database='day40') # python与mysql连接
cur = conn.cursor()   # 创建 数据库操作符:游标
# 增加数据
cur.execute('insert into employee(emp_name,sex,age,hire_date) '
            'values ("郭凯丰","male",40,20190808)')
# 删除数据
cur.execute('delete from employee where id = 18')
conn.commit() # 提交
conn.close()
# 查询数据
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', password="123",database='day40')
cur = conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor)   # 想要输出为字典格式时加上pymysql.cursors.DictCursor
cur.execute('select * from employee where id > 10')
ret = cur.fetchone()  # 查询第一条数据
print(ret['emp_name'])
ret = cur.fetchmany(5) # 查询5条数据
ret = cur.fetchall()  # 查询所有的数据
print(ret)
conn.close()

2.2 数据备份和事务

1.数据库的逻辑备份

语法:mysqldump -h 服务器 -u用户名 -p密码 数据库名 > 备份文件.sql

#示例:
#单库备份
mysqldump -uroot -p123 db1 > db1.sql
mysqldump -uroot -p123 db1 table1 table2 > db1-table1-table2.sql
#多库备份
mysqldump -uroot -p123 --databases db1 db2 mysql db3 > db1_db2_mysql_db3.sql
#备份所有库
mysqldump -uroot -p123 --all-databases > all.sql

2.数据恢复

#方法一:
[root@egon backup]# mysql -uroot -p123 < /backup/all.sql
#方法二:
mysql> use db1;
mysql> SET SQL_LOG_BIN=0;   #关闭二进制日志,只对当前session生效
mysql> source /root/db1.sql

3.事务

begin;  # 开启事务
select * from emp where id = 1 for update;  # 查询id值,for update添加行锁;
update emp set salary=10000 where id = 1; # 完成更新
commit; # 提交事务(解锁)

注意3个关键点:

  • begin
  • commit
  • for update

2.3 sql注入

create table userinfo(
id int primary key auto_increment,
name char(12) unique not null,
password char(18) not null
)
insert into userinfo(name,password) values('alex','alex3714')
# 用户名和密码到数据库里查询数据
# 如果能查到数据 说明用户名和密码正确
# 如果查不到,说明用户名和密码不对
username = input('user >>>')
password = input('passwd >>>')
sql = "select * from userinfo where name = '%s' and password = '%s'"%(username,password)
print(sql)
-- :表示注释掉--之后的sql语句
select * from userinfo where name = 'alex' ;-- and password = '792164987034';
select * from userinfo where name = 219879 or 1=1 ;-- and password = 792164987034;
select * from userinfo where name = '219879' or 1=1 ;-- and password = '792164987034';

上面的输入情况都能查询到结果,所以存在安全隐患,这种存在安全隐患的情况就叫 sql注入。

为了避免 sql注入,在用pymysql时,不要再自己去拼接sql语句了,要让mysql模块自己去拼接。

import pymysql
conn = pymysql.connect(host = '127.0.0.1',user = 'root',
                       password = '123',database='day41')
cur = conn.cursor()
username = input('user >>>')
password = input('passwd >>>')
sql = "select * from userinfo where name = %s and password = %s"
cur.execute(sql,(username,password))  # 让mysql模块去拼接
print(cur.fetchone())
cur.close()
conn.close()

https://www.cnblogs.com/yangjie0906/p/11404865.html

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