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python对mysql的操作

python对mysql的操作

作者: 很少更新了 | 来源:发表于2017-05-14 09:40 被阅读37次

    python对mysql的操作

    Mysql 常见操作

    数据库操作

    创建数据库
        create database fuzjtest
    
    删除数据库
        drop database fuzjtest
    
    查询数据库
        show databases
    
    切换数据库
        use databas 123123 用户授权
    
    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')
    
    查看权限
         show grants for '用户'@'IP地址'
    
    授权
        grant 权限 on 数据库.表 to '用户'@'IP地址'
    
    取消权限
    revoke 权限 on 数据库.表 from '用户'@'IP地址'
    

    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)

    授权数据库
    
         相关权限
         对数据库授权
         对用户和IP
     
    
        实例
    
    
        grant all privileges on db1.tb1 TO '用户名'@'IP'
        
        grant select on db1.* TO '用户名'@'IP'
        
        grant select,insert on *.* TO '用户名'@'IP'
        
        revoke select on db1.tb1 from '用户名'@'IP'
    

    表操作

    创建表
    
    语法
        create table 表名(
            列名  类型  是否可以为空,
            列名  类型  是否可以为空
        )
     
    
    参数
    
    1.是否可空,null表示空,非字符串
                  not null    - 不可空
                  null        - 可空
        
    2.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
                  )
    3.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;
        
    4.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)
                  )
        
    5.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)
                  )
    
     
    
    删除表
                drop table 表名
    
    清空表
    
        delete from 表名
        truncate table 表名
    
    修改表
    
    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:
    
    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;
    

    基本操作

    增
    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
     
    
    删
    delete from 表
    delete from 表 where id=1 and name='fuzj'
     
    
    改
     update 表 set name = 'fuzj' where id>1
     
    
    查
    select * from 表
    select * from 表 where id > 1
    select nid,name,gender as gg from 表 where id > 1
     
    
    高级操作
    
    条件
    
    
    select * from 表 where id > 1 and name != 'alex' and num = 12;
    
    select * from 表 where id between 5 and 16;
    
    select * from 表 where id in (11,22,33)
    select * from 表 where id not in (11,22,33)
    select * from 表 where id in (select nid from 表)
    
     
    
    通配符
    
    select * from 表 where name like 'ale%' - ale开头的所有(多个字符串)
    select * from 表 where name like 'ale_' - ale开头的所有(一个字符)
     
    
    限制
    
    select * from 表 limit 5; - 前5行
    select * from 表 limit 4,5; - 从第4行开始的5行
    select * from 表 limit 5 offset 4 - 从第4行开始的5行
     
    
    排序
    
    select * from 表 order by 列 asc - 根据 “列” 从小到大排列
    select * from 表 order by 列 desc - 根据 “列” 从大到小排列
    select * from 表 order by 列1 desc,列2 asc - 根据 “列1” 从大到小排列,如果相同则按列2从小到大排序
     
    
    分组
    
    
    select num from 表 group by num
    select num,nid from 表 group by num,nid
    select num,nid from 表 where nid > 10 group by num,nid order nid desc
    select num,nid,count(*),sum(score),max(score),min(score) from 表 group by num,nid
    
    select num from 表 group by num having max(id) > 10
    
    特别的:group by 必须在where之后,order by之前
    
     
    
    连表
    
    
    无对应关系则不显示
    select A.num, A.name, B.name
    from A,B
    Where A.nid = B.nid
    
    无对应关系则不显示
    select A.num, A.name, B.name
    from A inner join B
    on A.nid = B.nid
    
    A表所有显示,如果B中无对应关系,则值为null
    select A.num, A.name, B.name
    from A left join B
    on A.nid = B.nid
    
    B表所有显示,如果B中无对应关系,则值为null
    select A.num, A.name, B.name
    from A right join B
    on A.nid = B.nid
    
     
    
    组合
    
    
    组合,自动处理重合
    select nickname
    from A
    union
    select name
    from B
    
    组合,不处理重合
    select nickname
    from A
    union all
    select name
    from B
    

    python操作Mysql

    python3中第三方模块pymysql,提供python对mysql的操作
    pip3 install pymysql
    
    执行sql语句
    
    
    import pymysql
    
     创建连接
    conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='fuzj', passwd='123123', db='fuzj')
    
     创建游标
    cursor = conn.cursor()
    
    conn.set_charset('utf-8')
     执行SQL,并返回收影响行数
    effect_row = cursor.execute("create table user (id int not NULL auto_increment primary key  ,name char(16) not null) ")    创建一个user表
    print(effect_row)
     执行SQL,并返回受影响行数,使用占位符 实现动态传参
    cursor.execute('SET CHARACTER SET utf8;')
    effect_row = cursor.execute("insert into user (name) values (%s) ", ('323'))
    effect_row = cursor.executemany("insert into user (name) values (%s) ", [('123',),('456',),('789',),('0',),('1',),('2',),('3',)])
    
    print(effect_row)
     执行多个SQL,并返回受影响行数,列表中每个元素都相当于一个条件
    effect_row = cursor.executemany("update user set name = %s WHERE  id = %s", [("fuzj",1),("jeck",2)])
    print(effect_row)
    
     
    
    获取新创建数据自增ID
    使用游标的lastrowid方法获取
    new_id = cursor.lastrowid
     
    
    获取查询数据
    
    import pymysql
    
     创建连接
    conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='fuzj', passwd='123123', db='fuzj')
    
     创建游标
    cursor = conn.cursor()
    
    
    cursor.execute("select * from user")
    
     获取第一行数据
    row_1 = cursor.fetchone()
    print(row_1)
     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()import pymysql
    
     创建连接
    conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='fuzj', passwd='123123', db='fuzj')
    
     创建游标
    cursor = conn.cursor()
    
    
    cursor.execute("select * from user")
    
     获取第一行数据
    row_1 = cursor.fetchone()
    print(row_1)
     获取前n行数据
    row_2 = cursor.fetchmany(3)
    print(row_2)
     获取所有数据,返回元组形式
    row_3 = cursor.fetchall()
    print(row_3)
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
    
     
    
    输出:
    
    (1, 'fuzj')
    ((2, 'jeck'), (3, '323'), (4, '123'))
    ((5, '456'), (6, '789'), (7, '0'), (8, '1'), (9, '2'), (10, '3'), (11, '323'), (12, '123'), (13, '456'), (14, '789'), (15, '0'), (16, '1'), (17, '2'), (18, '3'), (19, '323'), (20, '123'), (21, '456'), (22, '789'), (23, '0'), (24, '1'), (25, '2'), (26, '3'))
     
    
    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:
    
    cursor.scroll(1,mode='relative')  相对当前位置移动
    cursor.scroll(2,mode='absolute')  相对绝对位置移动
    
    fetch数据类型
    
    import pymysql
    
     创建连接
    conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='fuzj', passwd='123123', db='fuzj')
    
     创建游标
    cursor = conn.cursor()
    cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
    
    cursor.execute("select * from user")
    
    row_1 = cursor.fetchone()
    print(row_1)
     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()
    
     
    
    输出结果:
    
    
    {'id': 1, 'name': 'fuzj'}
    [{'id': 2, 'name': 'jeck'}, {'id': 3, 'name': '323'}, {'id': 4, 'name': '123'}]
    [{'id': 5, 'name': '456'}, {'id': 6, 'name': '789'}, {'id': 7, 'name': '0'}, {'id': 8, 'name': '1'}, {'id': 9, 'name': '2'}, {'id': 10, 'name': '3'}, {'id': 11, 'name': '323'}, {'id': 12, 'name': '123'}, {'id': 13, 'name': '456'}, {'id': 14, 'name': '789'}, {'id': 15, 'name': '0'}, {'id': 16, 'name': '1'}, {'id': 17, 'name': '2'}, {'id': 18, 'name': '3'}, {'id': 19, 'name': '323'}, {'id': 20, 'name': '123'}, {'id': 21, 'name': '456'}, {'id': 22, 'name': '789'}, {'id': 23, 'name': '0'}, {'id': 24, 'name': '1'}, {'id': 25, 'name': '2'}, {'id': 26, 'name': '3'}]
    

    ORM框架

    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:
    
    
    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
    
     
    
    底层处理
    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。
    
    
    from sqlalchemy import create_engine
    
    创建引擎
    engine = create_engine("mysql+pymysql://fuzj:123123@127.0.0.1:3306/fuzj", max_overflow=5)
    执行sql语句
    engine.execute("INSERT INTO user (name) VALUES ('dadadadad')")
    
    result = engine.execute('select * from user')
    res = result.fetchall()
    print(res)
    
     
    
    ORM功能使用
    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。
    
    创建表
    
    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://fuzj:123123@127.0.0.1:3306/123", max_overflow=5)
    
    Base = declarative_base()
    
     创建单表
    class Users(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32))
    extra = Column(String(16))
    
    __table_args__ = (
    UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
       Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
    )
    
     一对多
    class Favor(Base):
    __tablename__ = 'favor'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    caption = Column(String(50), default='red', unique=True)
    
    class Person(Base):
    __tablename__ = 'person'
    nid = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
    favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
    
     多对多
    class ServerToGroup(Base):
    __tablename__ = 'servertogroup'
    nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
    group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
    
    class Group(Base):
    __tablename__ = 'group'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
    
    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)
    
    Base.metadata.create_all(engine)  创建表
     Base.metadata.drop_all(engine)   删除表 
    
     
    
    增
    
    obj = Users(name="alex0", extra='sb')
    session.add(obj)
    session.add_all([
        Users(name="alex1", extra='sb'),
        Users(name="alex2", extra='sb'),
    ])
    session.commit()
    
     
    
    删
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
    session.commit()
     
    
    改
    session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
    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()
     
    
    查
    ret = session.query(Users).all()
    ret = session.query(Users.name, Users.extra).all()
    ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
    ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()
     
    
    其它
    
        条件
    ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
    ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').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='eric'))).all()
    from sqlalchemy import and_, or_
    ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
    ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
    ret = session.query(Users).filter(
        or_(
            Users.id < 2,
            and_(Users.name == 'eric', 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()
    
     
    
    ORM解决中文编码问题 sqlalchemy 默认使用latin-1进行编码。所以当出现中文时就会报如下错误:
    UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode characters in position 39-41: ordinal not in range(256)
     
    
    
    解决方法:
    在连接数据库的时候直接指定字符编码:
    
    engine = create_engine("mysql+pymysql://fuzj:123.com@127.0.0.1:3306/fuzj?charset=utf8", max_overflow=5,encoding='utf-8')
     
    
    参考:http://firefish.blog.51cto.com/298258/112794
    
    ORM 指定查询返回数据格式 默认使用query查询返回的结果为一个对象
    
    res = session.query(User).all()
    print(res)
    使用for循环遍历列表才能取出name
    for i in res:
        print(i.name)
    
    输出结果:
    [<__main__.User object at 0x10385c438>, <__main__.User object at 0x10385c4a8>, <__main__.User object at 0x10385c550>, <__main__.User object at 0x10385c5f8>, <__main__.User object at 0x10385c6a0>]
    fuzj
    jie
    张三
    李四
    王五
    
     
    
    使用__repr__定义返回的数据
    
    
    class User(Base):
        __tablename__ = 'user'
        nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
        name = Column(String(10),nullable=False)
        role = Column(Integer,ForeignKey('role.rid'))
        group = relationship("Role",backref='uuu')    Role为类名
    
        def __repr__(self):
            output = "(%s,%s,%s)" %(self.nid,self.name,self.role)
            return output
            
    res = session.query(User).all()
    print(res)
    
    输出:
    [(1,fuzj,1), (2,jie,2), (3,张三,2), (4,李四,1), (5,王五,3)]
    
     
    
    ORM 一对多具体使用
    
    mysql表中一对多指的是表A中的数据和表B中的数据存在对应的映射关系,表A中的数据在表B中对应存在多个对应关系,如表A存放用户的角色 DBA,SA,表B中存放用户,表B通过外键关联之表A中,多个用户可以属于同一个角色
    
    设计两张表,user表和role表,
    
    user 表中存放用户,role表中存放用户角色,role表中角色对应user表中多个用户,user表中一个用户只对应role表中一个角色,中间通过外键约束
    
    
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
    from sqlalchemy import create_engine
    
    engine = create_engine("mysql+pymysql://fuzj:123.com@127.0.0.1:3306/fuzj?charset=utf8", max_overflow=5,encoding='utf-8') 
    Base = declarative_base()
    
    class Role(Base):
        __tablename__ = 'role'
        rid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)    主键,自增
        role_name = Column(String(10))
    
        def __repr__(self):
            output = "(%s,%s)" %(self.rid,self.role_name)
            return output
    
    class User(Base):
        __tablename__ = 'user'
        nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
        name = Column(String(10),nullable=False)
        role = Column(Integer,ForeignKey('role.rid'))  外键关联
    
        def __repr__(self):
            output = "(%s,%s,%s)" %(self.nid,self.name,self.role)
            return output
    Base.metadata.create_all(engine)
    
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()
    
    添加角色数据
    session.add(Role(role_name='dba'))
    session.add(Role(role_name='sa'))
    session.add(Role(role_name='net'))
    
    添加用户数据
    session.add_all([
        User(name='fuzj',role='1'),
        User(name='jie',role='2'),
        User(name='张三',role='2'),
        User(name='李四',role='1'),
        User(name='王五',role='3'),
    ])
    session.commit()
    session.close()
    
     
    
    普通连表查询
    
    res = session.query(User,Role).join(Role).all()    查询所有用户,及对应的role id
    res1 = session.query(User.name,Role.role_name).join(Role).all()  查询所有用户和角色,
    res2 = session.query(User.name,Role.role_name).join(Role,isouter=True).filter(Role.role_name=='sa').all() 查询所有DBA的用户
    print(res)
    print(res1)
    print(res2)
    
    输出结果:
    [((1,fuzj,1), (1,dba)), ((2,jie,2), (2,sa)), ((3,张三,2), (2,sa)), ((4,李四,1), (1,dba)), ((5,王五,3), (3,net))]
    [('fuzj', 'dba'), ('jie', 'sa'), ('张三', 'sa'), ('李四', 'dba'), ('王五', 'net')]
    [('jie', 'sa'), ('张三', 'sa')]
    
     
    
    使用relationship 添加影射关系进行查询
    
    首先在User表中添加relationship影射关系
    class User(Base):
        __tablename__ = 'user'
        nid = Column(Integer,primary_key=True,autoincrement=True)
        name = Column(String(10),nullable=False)
        role = Column(Integer,ForeignKey('role.rid'))
        group = relationship("Role",backref='uuu')    Role为类名
     
    
    查询
    
    正向查询
    print('正向查询')
    res = session.query(User).all()  查询所有的用户和角色
    for i in res:
        print(i.name,i.group.role_name)    此时的i.group 就是role表对应的关系
    res = session.query(User).filter(User.name=='fuzj').first()  查询fuzj用户和角色
    print(res.name,res.group.role_name)
    
    print('反向查找')
    反向查找
    res = session.query(Role).filter(Role.role_name =='dba').first()   查找dba组下的所有用户
    print(res.uuu)   此时 print的结果为[(1,fuzj,1), (4,李四,1)]
    for i in res.uuu:
        print(i.name,res.role_name)
    
    输出结果:
    正向查询
    fuzj dba
    jie sa
    张三 sa
    李四 dba
    王五 net
    fuzj dba
    反向查找
    [(1,fuzj,1), (4,李四,1)]
    fuzj dba
    李四 dba
    
     
    
    说明
    
    relationship 在user表中创建了新的字段,这个字段只用来存放user表中和role表中的对应关系,在数据库中并不实际存在
    正向查找: 先从user表中查到符合name的用户之后,此时结果中已经存在和role表中的对应关系,group对象即role表,所以直接使用obj.group.role_name就可以取出对应的角色
    反向查找:relationship参数中backref='uuu',会在role表中的每个字段中加入uuu,而uuu对应的就是本字段在user表中对应的所有用户,所以,obj.uuu.name会取出来用户名
    所谓正向和反向查找是对于relationship关系映射所在的表而说,如果通过该表(user表)去查找对应的关系表(role表),就是正向查找,反正通过对应的关系表(role表)去查找该表(user表)即为反向查找。而relationship往往会和ForeignKey共存在一个表中。
    
    ORM 多对多具体使用
    
    Mysql多对多关系指的是两张表A和B本没有任何关系,而是通过第三张表C建立关系,通过关系表C,使得表A在表B中存在多个关联数据,表B在表A中同样存在多个关联数据
    
    创建三张表 host表 hostuser表 host_to_hostuser表
    host表中存放主机,hostuser表中存放主机的用户, host_to_hostuser表中存放主机用户对应的主机,hostuser表中用户对应host表中多个主机,host表中主机对应hostuser表中多个用户,中间关系通过host_to_hostuser表进行关联。host_to_hostuser和host表、user表进行外键约束
    
    
    from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
    from sqlalchemy import Column, Integer, String,ForeignKey
    from sqlalchemy.orm import sessionmaker,relationship
    from sqlalchemy import create_engine
    class Host(Base):
        __tablename__ = 'host'
        nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
        hostname = Column(String(32))
        port = Column(String(32))
        ip = 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)
    
        host_id = Column(Integer,ForeignKey('host.nid'))
        host_user_id = Column(Integer,ForeignKey('host_user.nid'))
    
    Base.metadata.create_all(engine)
    
    Session = sessionmaker(bind=engine)
    session = Session()
    
    添加数据
    session.add_all([
        Host(hostname='c1',port='22',ip='1.1.1.1'),
        Host(hostname='c2',port='22',ip='1.1.1.2'),
        Host(hostname='c3',port='22',ip='1.1.1.3'),
        Host(hostname='c4',port='22',ip='1.1.1.4'),
        Host(hostname='c5',port='22',ip='1.1.1.5'),
    ])
    
    session.add_all([
        HostUser(username='root'),
        HostUser(username='db'),
        HostUser(username='nb'),
        HostUser(username='sb'),
    ])
    
    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()
    session.close()
    
     
    
    普通多次查询
    
    host_id = session.query(Host.nid).filter(Host.hostname=='c2').first()   查找hostbane对应的hostid,返回结果为元组(2,)
    user_id_list = session.query(HostToHostUser.host_user_id).filter(HostToHostUser.host_id==host_id[0]).all()  查询hostid对应的所有userid
    user_id_list = zip(*user_id_list)   user_id_list 初始值为[(2,), (4,), (3,)],使用zip转换为[2,4,3]对象
    print(list(user_id_list))    结果为[(2, 4, 3)]
    user_list = session.query(HostUser.username).filter(HostUser.nid.in_(list(user_id_list)[0])).all()  查询符合条件的用户
    print(user_list)
    
    或者:
    user_id_list = session.query(HostToHostUser.host_user_id).join(Host).filter(Host.hostname=='c2').all()
    user_id_list = zip(*user_id_list)
    user_list = session.query(HostUser.username).filter(HostUser.nid.in_(list(user_id_list)[0])).all()
    print(user_list)
    
     
    
    
    
    输出结果:
    [('db',), ('nb',), ('sb',)]
     
    
    使用relationship映射关系查询
    
    首先在关系表Host_to_hostuser中加入relationship关系映射
    
    class HostToHostUser(Base):
        __tablename__ = 'host_to_host_user'
        nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
    
        host_id = Column(Integer,ForeignKey('host.nid'))
        host_user_id = Column(Integer,ForeignKey('host_user.nid'))
        host = relationship('Host',backref='h') 对应host表
        host_user = relationship('HostUser',backref='u') 对应host_user表
    
     
    
    查询
    
    查找一个服务器上有哪些用户
    res = session.query(Host).filter(Host.hostname=='c2').first()  返回的是符合条件的服务器对象
    res2 = res.h    通过relationship反向查找 Host_to_Hostuser中的对应关系
    for i in res2:   i为host_to_hostuser表和host表中c2主机有对应关系的条目
        print(i.host_user.username)        正向查找, 通过relationship ,找到host_to_hostuser中对应的hostuser 即i.host_user
    
    查找此用户有哪些服务器
    res = session.query(HostUser).filter(HostUser.username=='sb').first()
    for i in res.u:
        print(i.host.hostname)
    
     
    
    扩展查询
    
    不查询关系表,直接在hostuser表中指定关系表,然后获取host表
    
    在host表中使用 relationship的secondary指定关系表。
    
    
    class Host(Base):
        __tablename__ = 'host'
        nid = Column(Integer, primary_key=True,autoincrement=True)
        hostname = Column(String(32))
        port = Column(String(32))
        ip = Column(String(32))
        host_user = relationship('HostUser',secondary=lambda :HostToHostUser.__table__,backref='h')
    
    注意使用lambda是为了使表的顺序不在闲置
    
    查询:
    
    host_obj = session.query(Host).filter(Host.hostname=='c1').first()
    for i in host_obj.host_user:
        print(i.username)
    

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