原文:http://chenxiaoyu.org/blog/archives/226 官网地址:http://webpy.org/ web.py是一个小巧灵活的框架,最新稳定版是0.33。这里不介绍web开发部分,介绍下关于数据库的相关操作。 很多Pyer一开始都喜欢自己封装数据库操作类,本人亦如此。不过后来通过
原文:http://chenxiaoyu.org/blog/archives/226
官网地址:http://webpy.org/
web.py是一个小巧灵活的框架,最新稳定版是0.33。这里不介绍web开发部分,介绍下关于数据库的相关操作。
很多Pyer一开始都喜欢自己封装数据库操作类,本人亦如此。不过后来通过观摩web.py的源码,发现其数据库操作部分相当紧凑实用。推荐懒人可以尝试一下。
废话不多,先来安装,有两种方式:
1. easy_install方式,如果木有此工具,可以参考:http://chenxiaoyu.org/blog/archives/23
easy_install web.py
2. 下载源码编译。地址: http://webpy.org/static/web.py-0.33.tar.gz ,解压后执行:
python setup.py install
web.py安装算到此结束,如果想使用其中的db功能,还得借助与相应数据库操作模块,比如MySQLdb、psycopg2。如果需要尝试连接池(database pool)功能,还得装下DBUtils。这几个模块都可以通过easy_install来安装。
下面开始使用吧!
1. 导入模块,定义数据库连接db。
import web db = web.database(dbn='postgres', db='mydata', user='dbuser', pw='')
2. select 查询
# 查询表 entries = db.select('mytable') # where 条件 myvar = dict(name="Bob") results = db.select('mytable', myvar, where="name = $name") results = db.select('mytable', where="id>100") # 查询具体列 results = db.select('mytable', what="id,name") # order by results = db.select('mytable', order="post_date DESC") # group results = db.select('mytable', group="color") # limit results = db.select('mytable', limit=10) # offset results = db.select('mytable', offset=10)
3. 更新
db.update('mytable', where="id = 10", value1 = "foo")
4. 删除
db.delete('mytable', where="id=10")
5. 复杂查询
# count results = db.query("SELECT COUNT(*) AS total_users FROM users") print results[0].total_users # join results = db.query("SELECT * FROM entries JOIN users WHERE entries.author_id = users.id") # 防止SQL注入可以这么干 results = db.query("SELECT * FROM users WHERE id=$id", vars={'id':10})
6 多数据库操作 (web.py大于0.3)
db1 = web.database(dbn='mysql', db='dbname1', user='foo') db2 = web.database(dbn='mysql', db='dbname2', user='foo') print db1.select('foo', where='id=1') print db2.select('bar', where='id=5')
7. 事务
t = db.transaction() try: db.insert('person', name='foo') db.insert('person', name='bar') except: t.rollback() raise else: t.commit() # Python 2.5+ 可以用with from __future__ import with_statement with db.transaction(): db.insert('person', name='foo') db.insert('person', name='bar')

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Zu den wichtigsten Kennzahlen für Erklärungsbefehle gehören Typ, Schlüssel, Zeilen und Extra. 1) Der Typ spiegelt den Zugriffstyp der Abfrage wider. Je höher der Wert ist, desto höher ist die Effizienz, wie z. B. const besser als alle. 2) Der Schlüssel zeigt den verwendeten Index an, und Null zeigt keinen Index an. 3) Zeilen schätzt die Anzahl der gescannten Zeilen und beeinflussen die Abfrageleistung. 4) Extra liefert zusätzliche Informationen, z.

Die Verwendung von Temporary zeigt an, dass die Notwendigkeit, temporäre Tabellen in MySQL-Abfragen zu erstellen, die üblicherweise in der Reihenfolge mit unterschiedlichen, gruppby- oder nicht indizierten Spalten gefunden werden. Sie können das Auftreten von Indizes vermeiden und Abfragen umschreiben und die Abfrageleistung verbessern. Insbesondere bedeutet dies, dass MySQL temporäre Tabellen erstellen muss, um Abfragen zu verarbeiten. Dies tritt normalerweise auf, wenn: 1) Deduplizierung oder Gruppierung bei Verwendung von unterschiedlichem oder gruppy; 2) Sortieren Sie, wann OrderBy Nicht-Index-Spalten enthält. 3) Verwenden Sie eine komplexe Unterabfrage oder verbinden Sie Operationen. Optimierungsmethoden umfassen: 1) OrderBy und GroupB

MySQL/InnoDB unterstützt vier Transaktions -Isolationsstufen: ReadUnCommitt, Readcommidt, RepeatableAlead und Serializable. 1.Readuncommittes ermöglicht das Lesen von nicht übereinstimmenden Daten, was zu schmutzigem Lesen führen kann. 2. Readcommited vermeidet schmutziges Lesen, aber es kann nicht wiederholbare Lektüre auftreten. 3.Repeatableread ist die Standardebene, die schmutzige Lektüre und nicht wiederholbares Lesen vermeidet, aber Phantom-Lesen kann auftreten. V. Die Auswahl der geeigneten Isolationsstufe erfordert die Ausgleichsdatenkonsistenz und die Leistungsanforderungen.

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Der MySQL -Lernpfad umfasst Grundkenntnisse, Kernkonzepte, Verwendungsbeispiele und Optimierungstechniken. 1) Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Tabellen, Zeilen, Spalten und SQL -Abfragen. 2) Lernen Sie die Definition, die Arbeitsprinzipien und die Vorteile von MySQL kennen. 3) Master grundlegende CRUD -Operationen und fortgeschrittene Nutzung wie Indizes und gespeicherte Verfahren. 4) KON -Debugging- und Leistungsoptimierungsvorschläge, wie z. B. rationale Verwendung von Indizes und Optimierungsabfragen. In diesen Schritten haben Sie einen vollen Verständnis für die Verwendung und Optimierung von MySQL.

Die realen Anwendungen von MySQL umfassen grundlegende Datenbankdesign und komplexe Abfrageoptimierung. 1) Grundnutzung: Wird zum Speichern und Verwalten von Benutzerdaten verwendet, z. B. das Einfügen, Abfragen, Aktualisieren und Löschen von Benutzerinformationen. 2) Fortgeschrittene Nutzung: Verwandte komplexe Geschäftslogik wie Auftrags- und Bestandsverwaltung von E-Commerce-Plattformen. 3) Leistungsoptimierung: Verbesserung der Leistung durch rationale Verwendung von Indizes, Partitionstabellen und Abfrage -Caches.


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