day28 索引和函数及存储过程

课程目标：了解MySQL中索引、函数、存储过程、函数、触发器、视图等知识点。

课程概要：

索引
函数
存储过程
视图
触发器

1. 索引

在数据库中索引最核心的作用是：加速查找。例如：在含有300w条数据的表中查询，无索引需要700秒，而利用索引可能仅需1秒。

mysql> select * from big where password="81f98021-6927-433a-8f0d-0f5ac274f96e";
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
| id | name    | email         | password                             | age  |
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
| 11 | wu-13-1 | w-13-1@qq.com | 81f98021-6927-433a-8f0d-0f5ac274f96e |    9 |
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
1 row in set (0.70 sec)

mysql> select * from big where id=11;
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
| id | name    | email         | password                             | age  |
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
| 11 | wu-13-1 | w-13-1@qq.com | 81f98021-6927-433a-8f0d-0f5ac274f96e |    9 |
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select * from big where name="wu-13-1";
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
| id | name    | email         | password                             | age  |
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
| 11 | wu-13-1 | w-13-1@qq.com | 81f98021-6927-433a-8f0d-0f5ac274f96e |    9 |
+----+---------+---------------+--------------------------------------+------+
1 row in set (0.00 sec)

在开发过程中会为哪些经常会被搜索的列创建索引，以提高程序的响应速度。例如：查询手机号、邮箱、用户名等。

1.1 索引原理

为什么加上索引之后速度能有这么大的提升呢？因为索引的底层是基于B+Tree的数据结构存储的。

请添加图片描述

很明显，如果有了索引结构的查询效率比表中逐行查询的速度要快很多且数据量越大越明显。

B+Tree结构连接：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html

数据库的索引是基于上述B+Tree的数据结构实现，但在创建数据库表时，如果指定不同的引擎，底层使用的B+Tree结构的原理有些不同。

myisam引擎，非聚簇索引（数据和索引结构分开存储）
innodb引擎，聚簇索引（数据和主键索引结构存储在一起）

1.1.1 非聚簇索引（mysiam引擎）

create table 表名(
    id int not null auto_increment primary key, 
    name varchar(32) not null,
    age int
)engine=myisam default charset=utf8;

在这里插入图片描述

1.1.2 聚簇索引（innodb引擎）

没有表的这个概念，不会生成物理表，数据全在B+True树形结构里。树状结构底层下存储的是主键ID。开发中更多的是使用innodb。

create table 表名(
    id int not null auto_increment primary key, 
    name varchar(32) not null,
    age int
)engine=innodb default charset=utf8;

在这里插入图片描述

在MySQL文件存储中的体现：

[root@localhost data]#  pwd
/usr/local/mysql/data/userdb
[root@localhost data]#  ls -l
total 1412928
-rw-r-----  1 _mysql  _mysql       8684 May 15 22:51 big.frm，表结构。
-rw-r-----  1 _mysql  _mysql  717225984 May 15 22:51 big.ibd，数据和索引结构。 # big表是innodb
-rw-r-----  1 _mysql  _mysql       8588 May 16 11:38 goods.frm
-rw-r-----  1 _mysql  _mysql      98304 May 16 11:39 goods.ibd
-rw-r-----  1 _mysql  _mysql       8586 May 26 10:57 t2.frm，表结构 # t2表是mysiam
-rw-r-----  1 _mysql  _mysql          0 May 26 10:57 t2.MYD，数据
-rw-r-----  1 _mysql  _mysql       1024 May 26 10:57 t2.MYI，索引结构

上述聚簇索引和非聚簇索引底层均利用了B+Tree结构结构，只不过内部数据存储有些不同罢了。

在企业开发中一般都会使用 innodb 引擎（内部支持事务、行级锁、外键等特点），在MySQL5.5版本之后默认引擎也是innodb。

mysql> show create table users \G;
*************************** 1. row ***************************
       Table: users
Create Table: CREATE TABLE `users` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(64) DEFAULT NULL,
  `ctime` datetime DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT '5',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)

ERROR:
No query specified

mysql> show index from users \G;
*************************** 1. row ***************************
        Table: users
   Non_unique: 0
     Key_name: PRIMARY
 Seq_in_index: 1
  Column_name: id
    Collation: A
  Cardinality: 3
     Sub_part: NULL
       Packed: NULL
         Null:
   Index_type: BTREE   -- 虽然显示BTree，但底层数据结构基于B+Tree。
      Comment:
Index_comment:
1 row in set (0.00 sec)

ERROR:
No query specified

mysql>

innodb引擎，一般创建的索引：聚簇索引。

1.2 常见索引

在innodb引擎下，索引底层都是基于B+Tree数据结构存储（聚簇索引）。
请添加图片描述

在开发过程中常见的索引类型有：

主键索引：加速查找、不能为空、不能重复。 + (多列)联合主键索引
唯一索引：加速查找、不能重复。 + (多列)联合唯一索引
普通索引：加速查找。 + (多列)联合索引

1.2.1 主键和联合主键索引

#没有表时创建表和索引
create table 表名(
    id int not null auto_increment primary key,   -- 主键
    name varchar(32) not null
);

# 单列设置主键
create table 表名(
    id int not null auto_increment,
    name varchar(32) not null,
    primary key(id)
);

# 联合多列设置主键
create table 表名(
    id int not null auto_increment,
    name varchar(32) not null,
    primary key(列1,列2)          -- 如果有多列，称为联合主键（不常用且myisam引擎支持）
);

#已经有表时添加索引
alter table 表名 add primary key(列名);

# 删除索引
alter table 表名 drop primary key;

注意：删除索引时可能会报错，自增列必须定义为键。

ERROR 1075 (42000): Incorrect table definition; there can be only one auto column and it must be defined as a key

# 设置了自增时删除索引
alter table 表 change id id int not null;

#没有自增创建的表可以直接删除
create table t7(
    id int not null,
    name varchar(32) not null,
    primary key(id)
);
# 直接删除
alter table t6 drop primary key;

1.2.2 唯一和联合唯一索引

# 创建唯一索引，名称不能重复，单列唯一索引
create table 表名(
    id int not null auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null,
    email varchar(64) not null,
    unique ix_name (name),
    unique ix_email (email),
);

# 联合唯一索引：两列联合起来创建的索引，可以存在单列重复，但是联合创建索引的这两列不能同时重复
create table 表名(
    id int not null auto_increment,
    name varchar(32) not null,
    unique (列1,列2)               -- 如果有多列，称为联合唯一索引。
);

# 表存在时创建联合索引
create unique index 索引名 on 表名(列名);

# 删除联合索引
drop unique index 索引名 on 表名;

1.2.3 索引和联合索引

# 创建单列普通索引
create table 表名(
    id int not null auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null,
    email varchar(64) not null,
    index ix_email (email),
    index ix_name (name),
);

# 多列，联合索引
create table 表名(
    id int not null auto_increment primary key,
    name varchar(32) not null,
    email varchar(64) not null,
    index ix_email (name,email)     -- 如果有多列，称为联合索引。
);

# 表存在时，创建索引
create index 索引名 on 表名(列名);

# 删除索引
drop index 索引名 on 表名;

在项目开发的设计表结构的环节，大家需要根据业务需求的特点来决定是否创建相应的索引。

两列联合起来需要唯一时使用联合索引。

案例：博客系统

请添加图片描述

每张表id列都创建自增 + 主键。
用户表
- 用户名 + 密码创建联合索引。
- 手机号，创建唯一索引。
- 邮箱，创建唯一索引。
推荐表
- user_id和article_id创建联合唯一索引。

1.3 操作表

在表中创建索引后，查询时一定要命中索引。

在这里插入图片描述

在数据库的表中创建索引之后优缺点如下：

优点：查找速度快、约束（唯一、主键、联合唯一）
缺点：插入、删除、更新速度比较慢，因为每次操作都需要调整整个B+Tree的数据结构关系。

所以，在表中不要无节制的去创建索引啊。。。

在开发中，我们会对表中经常被搜索的列创建索引，从而提高程序的响应速度。

请添加图片描述

CREATE TABLE `big` (
    `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    `name` varchar(32) DEFAULT NULL,
    `email` varchar(64) DEFAULT NULL,
    `password` varchar(64) DEFAULT NULL,
    `age` int(11) DEFAULT NULL,
    PRIMARY KEY (`id`),                       -- 主键索引
    UNIQUE KEY `big_unique_email` (`email`),  -- 唯一索引
    index `ix_name_pwd` (`name`,`password`)     -- 联合索引
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

一般情况下，我们针对只要通过索引列去搜搜都可以 命中 索引（通过索引结构加速查找）。

select * from big where id = 5;
select * from big where id > 5;
select * from big where email = "baijuyii@live.com";
select * from big where name = "白居易";
select * from big where name = "kelly" and password="ffsijfs";
...

但是，还是会有一些特殊的情况，让我们无法命中索引（即使创建了索引），这也是需要大家在开发中要注意的。

请添加图片描述

类型不一致

# name是字符串，这里赋值了int所以不会走索引
select * from big where name = 123;		-- 未命中
select * from big where email = 123;	-- 未命中

特殊的主键：即使类型不一致也能命中
	select * from big where id = "123";	-- 命中

使用不等于

select * from big where name != "白居易";				-- 未命中
select * from big where email != "baijuyii@live.com";  -- 未命中

特殊的主键：
	select * from big where id != 123;	-- 命中

or，当or条件中有未建立索引的列才失效。

select * from big where id = 123 or password="xx";			-- 未命中
select * from big where name = "baijuyii" or password="xx";	-- 未命中
特别的：
	select * from big where id = 10 or password="xx" and name="xx"; -- 命中

排序，当根据索引排序时候，选择的映射如果不是索引，则不走索引。

select * from big order by name asc;     -- 未命中
select * from big order by name desc;    -- 未命中
select name  from big order by name desc; -- 命中
特别的主键：
	select * from big order by id desc;  -- 命中

like，模糊匹配时。

select * from big where name like "%u-12-19999";	-- 未命中
select * from big where name like "_u-12-19999";	-- 未命中
select * from big where name like "wu-%-10";		-- 未命中

特别的：
	select * from big where name like "wu-1111-%";	-- 命中
	select * from big where name like "wuw-%";		-- 命中

使用函数

select * from big where reverse(name) = "baijuyii";  -- 未命中

特别的：
	select * from big where name = reverse("baijuyii");  -- 命中

最左前缀，如果是联合索引，要遵循最左前缀原则。

如果联合索引(或联合唯一索引)为：(name,password)
    name and password       -- 命中
    name                 	-- 命中
    password                -- 未命中
    name or password       	-- 未命中
# 从最左开始的都可以走索引，从中间和最后开始则不能走索引

常见的无法命中索引的情况就是上述的示例。

对于大家来说会现在的最大的问题是，记不住，哪怎么办呢？接下来看执行计划。

1.4 执行计划

MySQL中提供了执行计划，让你能够预判SQL的执行（只能给到一定的参考，不一定完全能预判准确）。

explain + SQL语句;

请添加图片描述

其中比较重要的是 type，他是SQL性能比较重要的标志，性能从低到高依次：all < index < range < index_merge < ref_or_null < ref < eq_ref < system/const

ALL，全表扫描，数据表从头到尾找一遍。(一般未命中索引，都是会执行全表扫描)

select * from big;

特别的：如果有limit，则找到之后就不在继续向下扫描.
	select * from big limit 1;

INDEX，全索引扫描，对索引从头到尾找一遍

explain select id from big;
explain select name from big;

RANGE，对索引列进行范围查找。【一般来说，大于等于range性能都还算可以。】

explain select * from big where id > 10;
explain select * from big where id in (11,22,33);
explain select * from big where id between 10 and 20;
explain select * from big where name > "baijuyii" ;

INDEX_MERGE，合并索引，使用多个单列索引搜索

explain select * from big where id = 10 or name="白居易";

REF，根据索引直接去查找（非键）。

select *  from big where name = '白居易';

EQ_REF，连表操作时常见。

explain select big.name,users.id from big left join users on big.age = users.id;

CONST，常量，表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快。

explain select * from big where id=11;					-- 主键
explain select * from big where email="w-11-0@qq.com";	-- 唯一索引

SYSTEM，系统，表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例。
```
 explain select * from (select * from big where id=1 limit 1) as A;
```

其他列：

id，查询顺序标识

z，查询类型
    SIMPLE          简单查询
    PRIMARY         最外层查询
    SUBQUERY        映射为子查询
    DERIVED         子查询
    UNION           联合
    UNION RESULT    使用联合的结果
    ...
    
table，正在访问的表名

partitions，涉及的分区（MySQL支持将数据划分到不同的idb文件中，详单与数据的拆分）。 一个特别大的文件拆分成多个小文件（分区）。

possible_keys，查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出，即：可能使用的索引。
key，显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。例如：有索引但未命中，则possible_keys显示、key则显示NULL。

key_len，表示索引字段的最大可能长度。(类型字节长度 + 变长2 + 可空1)，例如：key_len=195，类型varchar(64)，195=64*3+2+1

ref，连表时显示的关联信息。例如：A和B连表，显示连表的字段信息。

rows，估计读取的数据行数（只是预估值）
	explain select * from big where password ="025dfdeb-d803-425d-9834-445758885d1c";
	explain select * from big where password ="025dfdeb-d803-425d-9834-445758885d1c" limit 1;
filtered，返回结果的行占需要读到的行的百分比。
	explain select * from big where id=1;  -- 100，只读了一个1行，返回结果也是1行。
	explain select * from big where password="27d8ba90-edd0-4a2f-9aaf-99c9d607c3b3";  -- 10，读取了10行，返回了1行。
	注意：密码27d8ba90-edd0-4a2f-9aaf-99c9d607c3b3在第10行
	
extra，该列包含MySQL解决查询的详细信息。
    “Using index”
    此值表示mysql将使用覆盖索引，以避免访问表。不要把覆盖索引和index访问类型弄混了。
    “Using where”
    这意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤，许多where条件里涉及索引中的列，当（并且如果）它读取索引时，就能被存储引擎检验，因此不是所有带where子句的查询都会显示“Using where”。有时“Using where”的出现就是一个暗示：查询可受益于不同的索引。
    “Using temporary”
    这意味着mysql在对查询结果排序时会使用一个临时表。
    “Using filesort”
    这意味着mysql会对结果使用一个外部索引排序，而不是按索引次序从表里读取行。mysql有两种文件排序算法，这两种排序方式都可以在内存或者磁盘上完成，explain不会告诉你mysql将使用哪一种文件排序，也不会告诉你排序会在内存里还是磁盘上完成。
    “Range checked for each record(index map: N)”
    这个意味着没有好用的索引，新的索引将在联接的每一行上重新估算，N是显示在possible_keys列中索引的位图，并且是冗余的。

小结

上述索引相关的内容讲的比较多，大家在开发过程中重点应该掌握的是：

根据情况创建合适的索引（加速查找）。
有索引，则查询时要命中索引。

2. 函数

MySQL中提供了很多函数，为我们的SQL操作提供便利，例如：

mysql> select * from d1;
+----+-----------+
| id | name      |
+----+-----------+
|  1 | 白居易    |
|  3 | xxx       |
|  4 | dufu      |
+----+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> select count(id), max(id),min(id),avg(id) from d1;
+-----------+---------+---------+---------+
| count(id) | max(id) | min(id) | avg(id) |
+-----------+---------+---------+---------+
|         3 |       4 |       1 |  2.6667 |
+-----------+---------+---------+---------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>
mysql>
mysql> select id,reverse(name) from d1;
+----+---------------+
| id | reverse(name) |
+----+---------------+
|  1 | 易居白        |
|  3 | xxx           |
|  4 | ufud         |
+----+---------------+
3 rows in set (0.00 sec)

# concat(name,name) 拼接
mysql> select id, reverse(name),concat(name,name), NOW(), DATE_FORMAT( NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')  from d1;
+----+---------------+--------------------+---------------------+-----------------------------------------+
| id | reverse(name) | concat(name,name)  | NOW()               | DATE_FORMAT( NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s') |
+----+---------------+--------------------+---------------------+-----------------------------------------+
|  1 | 易居白        | 白居易白居易       | 2021-05-27 09:18:07 | 2021-05-27 09:18:07                     |
|  3 | xxx           | xxxxxx             | 2021-05-27 09:18:07 | 2021-05-27 09:18:07                     |
|  4 | ufud         | dufudufu           | 2021-05-27 09:18:07 | 2021-05-27 09:18:07                     |
+----+---------------+--------------------+---------------------+-----------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql> select concat("emma","sb");
+---------------------+
| concat("emma","sb") |
+---------------------+
| emmasb              |
+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select sleep(1);
+----------+
| sleep(1) |
+----------+
|        0 |
+----------+
1 row in set (1.00 sec)

部分函数列表：

CHAR_LENGTH(str)
    返回值为字符串str 的长度，长度的单位为字符。一个多字节字符算作一个单字符。
    对于一个包含五个二字节字符集, LENGTH()返回值为 10, 而CHAR_LENGTH()的返回值为5。

CONCAT(str1,str2,...)
    字符串拼接
    如有任何一个参数为NULL ，则返回值为 NULL。
CONCAT_WS(separator,str1,str2,...)
    字符串拼接（自定义连接符）
    CONCAT_WS()不会忽略任何空字符串。 (然而会忽略所有的 NULL）。

CONV(N,from_base,to_base)
    进制转换
    例如：
        SELECT CONV('a',16,2); 表示将 a 由16进制转换为2进制字符串表示

FORMAT(X,D)
    将数字X 的格式写为'#,###,###.##',以四舍五入的方式保留小数点后 D 位， 并将结果以字符串的形式返回。若  D 为 0, 则返回结果不带有小数点，或不含小数部分。
    例如：
        SELECT FORMAT(12332.1,4); 结果为： '12,332.1000'
INSERT(str,pos,len,newstr)
    在str的指定位置插入字符串
        pos：要替换位置其实位置
        len：替换的长度
        newstr：新字符串
    特别的：
        如果pos超过原字符串长度，则返回原字符串
        如果len超过原字符串长度，则由新字符串完全替换
INSTR(str,substr)
    返回字符串 str 中子字符串的第一个出现位置。

LEFT(str,len)
    返回字符串str 从开始的len位置的子序列字符。

LOWER(str)
    变小写

UPPER(str)
    变大写

LTRIM(str)
    返回字符串 str ，其引导空格字符被删除。
RTRIM(str)
    返回字符串 str ，结尾空格字符被删去。
SUBSTRING(str,pos,len)
    获取字符串子序列

LOCATE(substr,str,pos)
    获取子序列索引位置

REPEAT(str,count)
    返回一个由重复的字符串str 组成的字符串，字符串str的数目等于count 。
    若 count <= 0,则返回一个空字符串。
    若str 或 count 为 NULL，则返回 NULL 。
REPLACE(str,from_str,to_str)
    返回字符串str 以及所有被字符串to_str替代的字符串from_str 。
REVERSE(str)
    返回字符串 str ，顺序和字符顺序相反。
RIGHT(str,len)
    从字符串str 开始，返回从后边开始len个字符组成的子序列

SPACE(N)
    返回一个由N空格组成的字符串。

SUBSTRING(str,pos) , SUBSTRING(str FROM pos) SUBSTRING(str,pos,len) , SUBSTRING(str FROM pos FOR len)
    不带有len 参数的格式从字符串str返回一个子字符串，起始于位置 pos。带有len参数的格式从字符串str返回一个长度同len字符相同的子字符串，起始于位置 pos。 使用 FROM的格式为标准 SQL 语法。也可能对pos使用一个负值。假若这样，则子字符串的位置起始于字符串结尾的pos 字符，而不是字符串的开头位置。在以下格式的函数中可以对pos 使用一个负值。

    mysql> SELECT SUBSTRING('Quadratically',5);
        -> 'ratically'

    mysql> SELECT SUBSTRING('foobarbar' FROM 4);
        -> 'barbar'

    mysql> SELECT SUBSTRING('Quadratically',5,6);
        -> 'ratica'

    mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila', -3);
        -> 'ila'

    mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila', -5, 3);
        -> 'aki'

    mysql> SELECT SUBSTRING('Sakila' FROM -4 FOR 2);
        -> 'ki'

TRIM([{BOTH | LEADING | TRAILING} [remstr] FROM] str) TRIM(remstr FROM] str)
    返回字符串 str ， 其中所有remstr 前缀和/或后缀都已被删除。若分类符BOTH、LEADIN或TRAILING中没有一个是给定的,则假设为BOTH 。 remstr 为可选项，在未指定情况下，可删除空格。

    mysql> SELECT TRIM('  bar   ');
            -> 'bar'

    mysql> SELECT TRIM(LEADING 'x' FROM 'xxxbarxxx');
            -> 'barxxx'

    mysql> SELECT TRIM(BOTH 'x' FROM 'xxxbarxxx');
            -> 'bar'

    mysql> SELECT TRIM(TRAILING 'xyz' FROM 'barxxyz');
            -> 'barx'

更多函数：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/functions.html

当然，MySQL中也支持让你去自定义函数。

创建函数

-- 设置mysql以 $$ 结束
delimiter $$
-- 创建函数
create function f1(
    i1 int,
    i2 int)
returns int
BEGIN
    declare num int;
    declare maxId int;
    select max(id) from big into maxId;
    
    set num = i1 + i2 + maxId;
    return(num);
END $$
-- 设置mysql以 ; 结束
delimiter ;

# f1函数名，i1,i2 参数 returns 返回值；begin 和 end 中的是函数体

执行函数

select f1(11,22);

select f1(11,id),name from d1;

删除函数
```
drop function f1;
```

3. 存储过程【？？】

存储过程，是一个存储在MySQL中的SQL语句集合，当主动去调用存储过程时，其中内部的SQL语句会按照逻辑执行。

请添加图片描述

创建存储过程

delimiter $$
create procedure p1()
BEGIN
    select * from d1;
END $$
delimiter ;

执行存储过程

call p1();

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root123', db='userdb')
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 执行存储过程
cursor.callproc('p1')
result = cursor.fetchall()

cursor.close()
conn.close()

print(result)

删除存储过程
```
drop procedure proc_name;
```

3.1 参数类型

存储过程的参数可以有如下三种：

in，仅用于传入参数用
out，仅用于返回值用
inout，既可以传入又可以当作返回值

delimiter $$
create procedure p2(
    in i1 int,
    in i2 int,
    inout i3 int,
    out r1 int
)
BEGIN
    DECLARE temp1 int;
    DECLARE temp2 int default 0;
    
    set temp1 = 1;

    set r1 = i1 + i2 + temp1 + temp2;
    
    set i3 = i3 + 100;

end $$
delimiter ;

set @t1 =4;
set @t2 = 0;
CALL p2 (1, 2 ,@t1, @t2);
SELECT @t1,@t2;

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root123', db='userdb')
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)

# 执行存储过程
cursor.callproc('p2',args=(1, 22, 3, 4))

# 获取执行完存储的参数，@_p2(存储过程名称)_索引
cursor.execute("select @_p2_0,@_p2_1,@_p2_2,@_p2_3")
result = cursor.fetchall() #得到执行存储过程中的结果集
# {"@_p2_0":11 }

cursor.close()
conn.close()

print(result)

3.2 返回值 & 结果集

delimiter $$
create procedure p3(
    in n1 int,
    inout n2 int,
    out n3 int
)
begin
    set n2 = n1 + 100;
    set n3 = n2 + n1 + 100;
    select * from d1;
end $$
delimiter ;

set @t1 =4;
set @t2 = 0;
CALL p3 (1,@t1, @t2);
SELECT @t1,@t2;

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root123', db='userdb')
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 执行存储过程
cursor.callproc('p3',args=(22, 3, 4))
table = cursor.fetchall() # 得到执行存储过中的结果集

# 获取执行完存储的参数
cursor.execute("select @_p3_0,@_p3_1,@_p3_2")
rets = cursor.fetchall()

cursor.close()
conn.close()

print(table)
print(rets)

3.3 事务 & 异常

事务，成功都成功，失败都失败。

delimiter $$
create PROCEDURE p4(
    OUT p_return_code tinyint
)
BEGIN 
  DECLARE exit handler for sqlexception 
  BEGIN 
    -- ERROR 
    set p_return_code = 1; 
    rollback; -- 回滚
  END; 
 
  DECLARE exit handler for sqlwarning 
  BEGIN 
    -- WARNING 
    set p_return_code = 2; 
    rollback; 
  END; 
 
  START TRANSACTION;  -- 开启事务
    delete from d1;
    insert into tb(name)values('seven');
  COMMIT;  -- 提交事务
 
  -- SUCCESS 
  set p_return_code = 0; 
 
  END $$
delimiter ;

set @ret =100;
CALL p4(@ret);
SELECT @ret;

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pymysql

conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='root123', db='userdb')
cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
# 执行存储过程
cursor.callproc('p4',args=(100))

# 获取执行完存储的参数
cursor.execute("select @_p4_0")
rets = cursor.fetchall()

cursor.close()
conn.close()

print(table)
print(rets)

3.4 游标

delimiter $$
# 创建存储过程p5
create procedure p5()
begin 
		# declare 申明一些变量
    declare sid int;
    declare sname varchar(50); 
    # 定义done 为int类型，默认为false
    declare done int default false;

    # 申明了一个游标，名字是 my_cursor，游标都需要和一张表关联。select id,name from d1，游标是为了查询这两列而生产的。
    declare my_cursor CURSOR FOR select id,name from d1;
    
    # 如果游标循环完了，就定义done= TRUE
    DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;
    # 打开游标
    open my_cursor;
        # 循环
        xxoo: LOOP
            # 查询这表中的每一行数据，将数据复制给sid，name
            fetch my_cursor into sid,sname;
            IF done then  # 当done=True时结束循环
                leave xxoo;
            END IF;
            # 拿到数据后插入到t1表中
            insert into t1(name) values(sname);
        end loop xxoo;
    close my_cursor; # 关闭存储过程
end $$
# 终止循环
delimiter ; 

-- handler 处理者

call p5();

4.视图

视图其实是一个虚拟表（非真实存在），其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集，并可以将其当作表来使用。

SELECT
    *
FROM
    (SELECT nid,name FROM tb1 WHERE nid > 2) AS A
WHERE
    A.name > 'emma';

创建视图

create view v1 as select id,name from d1 where id > 1;

使用视图

select * from v1;

-- select * from (select id,name from d1 where id > 1) as v1;

删除视图
```
drop view v1;
```
修改视图
```
alter view v1 as SQL语句
```

注意：基于视图只能查询，针对视图不能执行增加、修改、删除。如果源表发生变化，视图表也会发生变化。

5.触发器

请添加图片描述

对某个表进行【增/删/改】操作的前后如果希望触发某个特定的行为时，可以使用触发器。

# 插入前 
针对每一行-- FOR EACH ROW
CREATE TRIGGER tri_before_insert_tb1 BEFORE INSERT ON tb1 FOR EACH ROW
BEGIN
    ...
END

# 插入后
CREATE TRIGGER tri_after_insert_tb1 AFTER INSERT ON tb1 FOR EACH ROW
BEGIN
    ...
END

# 删除前
CREATE TRIGGER tri_before_delete_tb1 BEFORE DELETE ON tb1 FOR EACH ROW
BEGIN
    ...
END

# 删除后
CREATE TRIGGER tri_after_delete_tb1 AFTER DELETE ON tb1 FOR EACH ROW
BEGIN
    ...
END

# 更新前
CREATE TRIGGER tri_before_update_tb1 BEFORE UPDATE ON tb1 FOR EACH ROW
BEGIN
    ...
END

# 更新后
CREATE TRIGGER tri_after_update_tb1 AFTER UPDATE ON tb1 FOR EACH ROW
BEGIN
    ...
END

DROP TRIGGER tri_after_insert_tb1;

示例：

在 t1 表中插入数据之前，先在 t2 表中插入一行数据。

delimiter $$
CREATE TRIGGER tri_before_insert_t1 BEFORE INSERT ON t1 FOR EACH ROW
BEGIN
	-- NEW.id  NEW.name  NEW.email
	-- INSERT INTO t2 (name) VALUES();
	IF NEW.name = 'emma' THEN
        INSERT INTO t2 (name) VALUES(NEW.id); -- NEW表示代表往t1表中插入的那一行数据
    END IF;

END $$
delimiter ;

insert into t1(id,name,email)values(1,"emma","xxx@qq.com")
-- NEW表示代表往t1表中插入的那一行数据
-- NEW.id 代指 1
-- NEW.name 代指 emma
-- NEW.email 代指 xxx@qq.com

在t1表中删除数据之后，再在t2表中插入一行数据。

delimiter $$
CREATE TRIGGER tri_after_insert_t1 AFTER DELETE ON t1 FOR EACH ROW
BEGIN

IF OLD.name = 'emma' THEN
    INSERT INTO t2 (name) VALUES(OLD.id);
END IF;

END $$
delimiter ;

特别的：NEW表示新数据，OLD表示原来的数据。

总结

对于Python开发人员，其实在开发过程中触发器、视图、存储过程用的很少（以前搞C#经常写存储过程），最常用的其实就是正确的使用索引以及常见的函数。

索引，加速查找 & 约束。
- innodb和myisam的区别，聚簇索引和非聚簇索引。
- 常见的索引：主键、唯一、普通。
- 命中索引
- 执行计划
函数，提供了一些常见操作 & 配合SQL语句，执行后返回结果。
存储过程，一个SQL语句的集合，可以出发复杂的情况，最终可以返回结果 + 数据集。
视图，一个虚拟的表。
触发器，在表中数据行执行前后自定义一些操作。

索引概念相关补充

ps：数据都是存在于硬盘上的，查询数据不可避免的需要进行IO操作。

索引：就是一种数据结构，类似于书的目录，意味着以后在查询数据的时候应该先找目录再找数据，而不是一页一页的翻书，从而提升查询速度降低IO操作。

索引在mysql中也叫"键"，是存储引擎用于快速查找记录的一种数据结构。

primary key
unique key
index key
foreign key 不是用来加速查询用的，不在我们的研究范围之内

上面三种key，前面两种除了可以增加查询速度之外各自还具有约束条件，而最后一种index key 没有任何的约束条件，只是用来帮助你快速查询数据。

本质

通过不断的缩小想要的数据范围筛选出最终的结果，同时将随机事件(一页一页的翻)变成顺序事情(先找目录，再在数据)

也就是说有了索引机制，我们可以总是用一种固定的方式查找数据。

一种表中可以有多个搜索（多核目录）

索引虽然能帮助你加快查询速度但是也有缺点

1.当表中有大量数据存在的前提下，创建索引会非常慢
2.在索引创建完毕之后，对表的查询性能会大幅度提升，但是写的性能也会大幅度的降低

小结：索引不要随意的创建！

b+树

只有叶子节点存放的是真实数据，其他节点存放的都是虚拟数据，仅仅用来指路的
树的层级越高查询数据所需要经历的步骤就越多，树有几层查询数据就需要几步
一个磁盘块存储是有限的，所以建议将id字段作索引，因为id字段占的空间少，一个磁盘块能够存储的数据就多，那么就降低了树的高度，从而减少了查询次数。

聚集索引(primary key )

聚集索引指的就是主键
innodb 只有两个文件，直接将主键存放在了idb表中
myisam 三个文件，单独将索引存放在一个文件

辅助索引(unique ，index）

查询数据的时候不可能会一直使用到主键，也有可能使用到name，password等字段，那么这个时候是没有办法使用聚集索引，就可根据情况给其他字段设置辅助索引（也是一个b+树）

叶子节点存放的是数据对应的主键值
	先按照辅助索引拿到数据的主键值
	之后还是需要去主键的聚集索引中查询数据

覆盖索引

在辅助索引的叶子节点就已经拿到了需要的数据
如：
# 给name设置辅助索引，要查看的是name，命中索引即覆盖索引
select name from user where name = 'Jason';

# 非覆盖索引
select age from user where name = 'Jason';

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_49654228/article/details/123732045

day28 索引和函数及存储过程

1. 索引

1.1 索引原理

1.1.1 非聚簇索引（mysiam引擎）

1.1.2 聚簇索引（innodb引擎）

1.2 常见索引

1.2.1 主键和联合主键索引

1.2.2 唯一和联合唯一索引

1.2.3 索引和联合索引

案例：博客系统

1.3 操作表

1.4 执行计划

小结

2. 函数

3. 存储过程 【？？】

3.1 参数类型

3.2 返回值 & 结果集

3.3 事务 & 异常

3.4 游标

4.视图

5.触发器

总结

索引概念相关补充

3. 存储过程【？？】