一、背景
我是在Anaconda notebook中进行连接实验的,环境Python3.6,当然也可以在Python Shell里面进行操作。
最常用也最稳定的用于连接MySQL数据库的python库是PyMySQL。
二、基本操作
1、安装PyMySQL库
最简单的方式:
在命令行输入 pip install pymysql
或者:
下载whl文件[1]进行安装,安装过程自行百度。
2、安装MySQL数据库
MySQL数据库有两种:
MySQL和MariaDB
我用的是MariaDB,它是MySQL的一个分支。
两者在绝大部分性能上是兼容的,使用起来感觉不到啥区别。
给出下载地址:MySQL[2],MariaDB[3],安装过程很简单,一路Next Step,不过要记好密码。
有个小插曲,MySQL和MariaDB相当于姐姐妹妹的关系,两者由同一个人(Widenius)创建的。
MySQL被Oracle收购后,Widenius先生觉得不爽,于是搞了个MariaDB,可以完全替代MySQL。
大牛就是任性。
3、SQL基本语法
下面要用SQL的表创建、查询、数据插入等功能,这里简要介绍一下SQL语言的基本语句。
查看数据库:
SHOW DATABASES;
创建数据库:
CREATE DATEBASE 数据库名称;
使用数据库:
USE 数据库名称;
查看数据表:
SHOW TABLES;
创建数据表:
CREATE TABLE 表名称(列名1 (数据类型1),列名2 (数据类型2));
插入数据:
INSERT INTO 表名称(列名1,列名2) VALUES(数据1,数据2);
查看数据:
SELECT * FROM 表名称;
更新数据:
UPDATE 表名称 SET 列名1=新数据1,列名2=新数据2 WHERE 某列=某数据;
4、连接数据库
安装好必要得文件和库后,接下来正式开始连接数据库吧,虽然神秘却不难哦!
#首先导入PyMySQL库 import pymysql #连接数据库,创建连接对象connection #连接对象作用是:连接数据库、发送数据库信息、处理回滚操作(查询中断时,数据库回到最初状态)、创建新的光标对象 connection = pymysql.connect(host = 'localhost' #host属性 user = 'root' #用户名 password = '******' #此处填登录数据库的密码 db = 'mysql' #数据库名 )
执行这段代码就连接好了!
5、增删改查操作
首先来查看一下有哪些数据库:
#创建光标对象,一个连接可以有很多光标,一个光标跟踪一种数据状态。 #光标对象作用是:、创建、删除、写入、查询等等 cur = connection.cursor() #查看有哪些数据库,通过cur.fetchall()获取查询所有结果 print(cur.fetchall())
打印出所有数据库:
(('information_schema',), ('law',), ('mysql',), ('performance_schema',), ('test',))
在test数据库里创建表:
#使用数据库test cur.execute('USE test') #在test数据库里创建表student,有name列和age列 cur.execute('CREATE TABLE student(name VARCHAR(20),age TINYINT(3))')
向数据表student中插入一条数据:
sql = 'INSERT INTO student (name,age) VALUES (%s,%s)' cur.execute(sql,('XiaoMing',23))
查看数据表student内容:
cur.execute('SELECT * FROM student') print(cur.fetchone())
打印输出为:('XiaoMing', 23)
Bingo!是我们刚刚插入的一条数据
最后,要记得关闭光标和连接:
#关闭连接对象,否则会导致连接泄漏,消耗数据库资源 connection.close() #关闭光标 cur.close()
OK了,整个流程大致如此。
当然这里都是很基础的操作,更多的使用方法需要在PyMySQL官方文档[4]里去寻找。
三、导入大数据文件
以csv文件为例,csv文件导入数据库一般有两种方法:
1、通过SQL的insert方法一条一条导入,适合数据量小的CSV文件,这里不做赘述。
2、通过load data方法导入,速度快,适合大数据文件,也是本文的重点。
样本CSV文件如下:
总体工作分为3步:
1、用python连接mysql数据库;
2、基于CSV文件表格字段创建表;
3、使用load data方法导入CSV文件内容。
sql的load data语法简介:
LOAD DATA LOCAL INFILE 'csv_file_path' INTO TABLE table_name FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\\r\\n' IGNORE 1 LINES
csv_file_path
指文件绝对路径table_name
指表名称FIELDS TERMINATED BY ','
指以逗号分隔LINES TERMINATED BY '\\r\\n'
指换行IGNORE 1 LINES
指跳过第一行,因为第一行是表的字段名
下面给出全部代码:
#导入pymysql方法 import pymysql #连接数据库 config = {:'', :3306, :'username', :'password', :'utf8mb4', :1 } conn = pymysql.connect(**config) cur = conn.cursor() #load_csv函数,参数分别为csv文件路径,表名称,数据库名称 def load_csv(csv_file_path,table_name,database='evdata'): #打开csv文件 file = open(csv_file_path, 'r',encoding='utf-8') #读取csv文件第一行字段名,创建表 reader = file.readline() b = reader.split(',') colum = '' for a in b: colum = colum + a + ' varchar(255),' colum = colum[:-1] #编写sql,create_sql负责创建表,data_sql负责导入数据 create_sql = 'create table if not exists ' + table_name + ' ' + '(' + colum + ')' + ' DEFAULT CHARSET=utf8' data_sql = "LOAD DATA LOCAL INFILE '%s' INTO TABLE %s FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\\r\\n' IGNORE 1 LINES" % (csv_filename,table_name) #使用数据库 cur.execute('use %s' % database) #设置编码格式 cur.execute('SET NAMES utf8;') cur.execute('SET character_set_connection=utf8;') #执行create_sql,创建表 cur.execute(create_sql) #执行data_sql,导入数据 cur.execute(data_sql) conn.commit() #关闭连接 conn.close() cur.close()
以上是如何使用Python玩转MySQL数据库的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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