Python进阶----pymysql的安装与使用,mysql数据库的备份和恢复,mysql的事务和锁
一丶安装
pip install PyMySQL
二丶pymysql连接数据库
### 语法:
import pymysql # 导入py模块
conn= pymysql.connect("数据库ip","用户","密码","数据库" ) # 打开数据库连接
cursor.execute("SELECT VERSION()") # 使用 execute() 方法执行 SQL 查询
data = cursor.fetchone() # 使用 fetchone() 方法获取单条数据
print ("Database version : %s " % data)
conn.close() # 关闭数据库连接
### 返回列表包着字典形式数据
cur = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
### 返回列表包着元组形式数据
cur = conn.cursor()
三丶pymysql创建表操作
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
# 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 使用预处理语句创建表
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 关闭数据库连接
db.close()
四丶数据操作
增: 推荐使用execute拼接sql
### 方式一:
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
cursor.execute(sql) # 执行sql语句
db.commit() # 提交到数据库执行
except:
db.rollback() # 如果发生错误则回滚
# 关闭数据库连接
db.close()
### 方式二 : %s 代替字段,使用execute拼接sql语句
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 插入语句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s )" %
try:
cursor.execute(sql,(*('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000),)) # 执行sql语句
db.commit() # 执行sql语句
except:
db.rollback() # 发生错误时回滚
# 关闭数据库连接
db.close()
删
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 删除语句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > %s" % (20)
try
cursor.execute(sql) # 执行SQL语句
db.commit() # 提交修改
except
db.rollback() # 发生错误时回滚# 关闭连接
db.close()
改
import pymysql
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法获取操作游标
cursor = db.cursor()
# SQL 更新语句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1 WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
cursor.execute(sql) # 执行SQL语句
db.commit() # 提交到数据库执行
except
db.rollback() # 发生错误时回滚
# 关闭数据库连接
db.close()
查询
fetchone(): 获取一条记录
fetchmany(): 获取多条记录
fetchall(): 接收全部返回的结果行
rowcount: 并返回执行execute()方法后影响的行数
import pymysql
# 创建连接对象
conn = pymysql.Connect('127.0.0.1', 'root', '123', 'day40', 3306)
## 创建 数据库游标对象
cur = conn.cursor()
sql = 'select * from book'
# 执行sql
cur.execute(sql)
# 查询结果
res1 = cur.fetchone() # 查询一条 以元组的形式返回数据
res2 = cur.fetchmany(2) # 查询多条
res3 = cur.fetchall() # 查询全部
print(res1) # 控制台打印结果
print(res2)
print(res3)
# 关闭连接
cur.close()
conn.close()
五丶数据库的数据备份
语法:
mysqldump -h 服务器 -u用户名 -p密码 数据库名 >备份文件名.sql
# 数据库表备份
# 单库备份
mysqldump -uroot -p123 --databases db1 > db1.sql #(路径+文件名)
# 单表备份
mysqldump -uroot -p123 db1 table1 > 数据库-表.sql #(路径+表文件名)
# 多库备份
mysqldump -uroot -p123 --databases db1 db2 mysql db3 > db1_db2_mysql_db3.sql
# 多表备份
mysqldump -uroot -p123 db1 table1 table2 > db1-table1-table2.sql
# 备份所有库
mysqldump -uroot -p123 --all-databases > all.sql
### 数据恢复
#方法一：
[root@egon backup]# mysql -uroot -p123 < /backup/all.sql
#方法二： 先创建一个名字一样的库, source导入sql语句
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.sq
六丶开启事务和锁
begin; #开启事务
select * from 表 where id=1 for update ; # 查询id为1的值, for update表示添加行级别锁
update 表 set name='abc' where id=1; # 完成更新
commit; #提交事务
七丶事务
什么是事务?
# 事务是指包含多个微小逻辑单元的一组操作,只要其中的一个逻辑失败了,那么一组操作就全部失败. 不存在一半成功,一半不成功的状况.
事务有什么用?
# 事务在平常的CRUD中或许不太常用, 但当我们有一种需求,要求,一组操作中.必须全部成功才执行,才算完成任务. 只要有一个出了错,那么所有的任务都将回到最初的状况,恢复原样.如:银行的转账
事务怎么用?
1. 新建一个数据库 bank , 并且创建一张表 account , 用于存储用户的姓名 和 存款。
2. 打开命令行，进入 mysql 终端
3. 先使用 show variables like '%commit%'; 来查看当前数据库的事务自动提交设置。
4. 修改事务的自动提交 为 OFF ， 也就是关闭自动提交，我们想手动提交，看看数据的变化。
set autocommit = OFF ; 此处 off 小写也OK ，不区分大小写， 当然也可以写 0 ， OFF 对应的是 0 ， ON 对应的是 1；
5. 对某个用户的存款进行修改。 接着在 命令行下查看数据，发现数据已经变化， 但是转到 GUI 下看，并没有任何变化。 这是因为我们没有提交数据。
在命令行看到的都是假象而已。
6. 在命令行下 输入 commit ; 来提交事务。 这时候，GUI 上面就显示出来最终的结果了。
事务的ACID
# 原子性Atomicity
事务中的逻辑d要全部执行 , 不可分割.
# 一致性Consistency
指事务执行前和执行后,数据的完整性保持一致
# 隔离性Isolation
指一个事物在执行的过程中不应该受其他事务的影响
# 持久性Durability
事务执行结束(提交或回滚),数据都应持久化到数据中
事务的安全问题
### 安全问题
### 读问题
# 脏读 : 一个事务,读到了另一个事务的还未提交的数据
# 不可重复读 : 一个事物 读到了另一个事物提交的数据,导致多次查询结果不一致
# 幻读 : 一个事物读到了另一个事物已提交的且插入的数据,导致多次查询结果不一致
### 写问题
# 丢失更新
''
丢失更新: 指一个事物去修改数据库, 另一个事务也修改数据库,最后的那个事务.不管是提交还是回滚,都会造成前面一个事物的数据更新丢失
''
# 解决 丢失更新的方法:(悲观锁 和 乐观锁)
# 悲观锁
指事务在一开始就认为丢失更新一定会发生， 这是一件很悲观的事情。 具体操作步骤如下：
# 1. 所有事务在执行操作前，先查询一次数据， 查询语句如下：
select * from student for update ; 后面的for update 其实是数据库锁机制 、 一种排他锁。
# 2. 哪个事务先执行这个语句， 哪个事务就持有了这把锁， 可以查询出来数据， 后面的事务再执行这条语句，不会有任何数据显示，就只能等着。
# 3. 一直等到前面的那个事务提交数据后， 后面的事务数据才会出来，那么才可以往下接着操作。
### 总结: 这有点像男生去上卫生间似的， 如果谁先来，谁就可以进去蹲着， 后面来的人，得等着。 只有里面的人出来了，才能进去。 这其实就是 java 中的同步的概念
# 乐观锁
# 乐观锁是指，从来不会觉得丢失更新会发生。那么它的具体做法是什么呢?
# 要求程序员在数据库中添加字段，然后在后续更新的时候，对该字段进行判定比对， 如果一致才允许更新。例子如下：
# 1. 数据库表中，额外添加了一个version字段， 用于记录版本， 默认从0 开始， 只要有针对表中数据进行修改的，那么version就+1.
# 2. 开启A事务， 然后开启B事务 。
# 3. A 先执行数据库表操作。 因为以前都没有人修改过。 所以是允许A事务修改数据库的，但是修改完毕，就把version的值变成 1 了 。
# 4. B事务， 这时候如果想执行修改，那么是不允许修改的。 因为B事务以前是没有查询过数据库内容的，所以它认为数据库版本还是0 。 但是数据库的版本经过A修改，已经是1了。
所以这时候不允许修改， 要求其重新查询 。
# 5. B重新查询后， 将会得到version 为 1的数据，这份数据就是之前A 事务修改的数据了， B 在进行修改，也是在A的基础上修改的。 所以就不会有丢失更新的情况出现了。
### 总结: 乐观锁的机制 ，其实是通过比对版本或者比对字段的方式来实现的， 这与大家在未来的学习中，或者在工作中，使用到的版本控制软件【SVN , GIT】机制是一样的。
事务的隔离级别
# 读未提交
Read Uncommited【读未提交】
指的是 ： 一个事务可以读取到另一个事务还未提交的数据。 这就会引发 “脏读” 读取到的是数据库内存中的数据，而并非真正磁盘上的数据。
例子：
1. 开启一个命令行窗口A， 开始事务，然后查询表中记录。 设置当前窗口的事务隔离级别为 读未提交 命令如下：
set session transaction isolation level read uncommitted;
2. 另外在打开一个窗口B， 也开启事务， 然后执行 sql 语句， 但是不提交
3. 在A窗口重新执行查询， 会看到B窗口没有提交的数据。
# 读已提交
Read Commited 【读已提交】
与前面的读未提交刚好相反，这个隔离级别是 ，只能读取到其他事务已经提交的数据，那些没有提交的数据是读不出来的。但是这会造成一个问题是： 前后读取到的结果不一样。 发生了不可重复!!!, 所谓的不可重复读，就是不能执行多次读取，否则出现结果不一 。 例子如下：
1. 开启一个命令行窗口A， 开始事务，然后查询表中记录。 设置当前窗口的事务隔离级别为 读未提交 命令如下：
set session transaction isolation level read committed;
2. 另外在打开一个窗口B， 也开启事务， 然后执行 sql 语句， 但是不提交
3. 在A窗口重新执行查询， 是不会看到B窗口刚才执行sql 语句的结果，因为它还没有提交。
4. 在B窗口执行提交。
5. 在A窗口中执行查看， 这时候才会看到B窗口已经修改的结果。
6. 但是这会造成一个问题是： 在A窗口中， 第一次查看数据和第二次查看数据，结果不一样。
# 重复度
Repeatable Read 【重复读】 - MySql 默认的隔离级别就是这个。
该隔离级别， 可以让事务在自己的会话中重复读取数据，并且不会出现结果不一样的状况，即使其他事务已经提交了，也依然还是显示以前的数据。
1. 开启一个命令行窗口A， 开始事务，然后查询表中记录。 设置当前窗口的事务隔离级别为 读未提交 命令如下：
set session transaction isolation level read committed;
2. 另外在打开一个窗口B， 也开启事务， 然后执行 sql 语句， 但是不提交
3. 在A窗口重新执行查询， 是不会看到B窗口刚才执行sql 语句的结果，因为它还没有提交。
4. 在B窗口执行提交。
5. 在A窗口中执行查看， 这时候查询结果，和以前的查询结果一致。不会发生改变。
# 可串行化
Serializable 【可串行化】
该事务级别是*的事务级别了。比前面几种都要强大一点，也就是前面几种的问题【脏读、不可重复读、幻读】都能够解决。但是有一些缺点。
1. 开启一个命令行窗口A， 开始事务，然后查询表中记录。 设置当前窗口的事务隔离级别为 读未提交 命令如下：
set session transaction isolation level read serializable;
2. 另外在打开一个窗口B， 也开启事务， 然后执行 sql 语句， 但是不提交
3. 在A窗口重新执行查询， 会卡主，没有任何信息显示。
4. 在B窗口执行提交。
5. 在A窗口中执行查看， 这时候才会显示结果。
Serializable 可以防止上面的所有问题，但是都使用该隔离级别也会有些问题。 比如造成并发的性能问题。 其他的事务必须得等当前正在操作表的事务先提交，才能接着往下，否则只能一直在等着。
八丶SQL注入
# 只存在于原生SQL语句中的问题
import pymysql
conn=pymysql.Connect('127.0.0.1','root','123','day43',3306)
cur=conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) # 返回字典
# cur=conn.cursor() # 返回元组
# sql 注入~~
user="al大撒旦ex' or 1=1 ;-- " # 方式一 sql注入 永真语法 恒1
user="alex' ;-- " # 方式二 sql注入
pwd='32131'
# sql="select * from userinfo where name='alex' ; --and pwd='%s';"
# sql="select * from userinfo where name='alexdsada' or 1=1 ; --and pwd='%s';"
sql="select * from userinfo where name='%s' and pwd='%s';"%(user,pwd)
cur.execute(sql)
ret=cur.fetchall()
print(ret)
cur.close()
conn.close()