navicat软件
内部封装了所有的操作数据库的命令
用户在使用它的时候只需要鼠标点点即可完成操作，无需书写sql语句

navicat可以充当多个数据库的客户端
navicat图形界面有时候反应速度较慢，你可以选择刷新或者关闭当前
窗口最次打开即可
当你有一些需求软件无法满足的时候，自己手动写sql'

提示
1mysql不区分大小写
2mysql建议所有关键字大写
3mysql中释
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4在navicat中如何快速注释

pymysql模块
支持python操作数据库
conn = pymysql.connect(
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password = '123456',
database = 'day16',
charset='utf8'
autocommit = True
) 连接数据库

cursor=conn.cursor( ) 产生一个游标对象
cursor = pymysql.cursors.DictCursor
sql = 'select * from student;'
res = cursor.execute( sql ) 当前sql语句执行的受影响行数
cursor.fetchone( ) 只拿结果的一条
cursor.fetall( ) 拿所有
cursor.fetchmany( ) 指定获取几条
cursor.scroll(1,'relative') 相对于光标所在的当前位置往后移动
cursor.scroll(1,'absolute') 相对于数据开头往后移动

print( res) 返回的是当前sql语句所影响的行数

sql注入
利用一些语法的特征，书写一些特点的语句实现固定的语法
mysql利用的是mysql的注释语法
日常生活中很多软件在注册的时候都不能含有特殊的符号
因为怕你构造出特定的语句入侵数据库
在pymysql中execute就能够帮你过滤

增删改操作中,它们的操作涉及到数据的修改，pymysql需要二次确认
conn.commit( )
cursor.executemany(sql, [ ( ) , ( ) , ( ) ] )

什么是视图
就是通过查询得到一张虚拟表，然后保存下来，下次可以直接使用
其实视图也是表
为什么要用视图
如果要频繁的操作一张虚拟表(拼表组成的)，你就可以制作成视图，后续直接操作
如何操作
create view 表名 as 虚拟表的查询sql语句

注意
1创建视图在硬盘上只会有表结构，没有表数据(数据还是来自于之前的表)
2视图一般只用来查询，里面的数据不要继续修改，可能会影响真正的表

视图到底使用频率高不高
不高
当你创建了很多视图之后，会造成表的不好维护

触发器
在满足对表数据进行增、删、改的情况下，自动触发的功能
使用触发器可以帮我们实现监控、日志......
触发器可以在六种情况下自动触发，增前后，删前后，改前后
进本语法结构
create trigger 触发器的名字 before/after insert/update/delete on 表名
for each row
begin
sql语句
end

修改mysql默认语句结束符，只作用于当前窗口
delimiter $$ 将默认的结束符由；改为$$

事务
什么是事务
开启一个事务可以包含多条sql语句，这些sql语句要么同时成功
要么一个都别想成功，称之为事务的原子性
事务的作用
保证了对数据操作的安全性

你在操作多条数据的时候可能会出现某几条操作不成功的情况

事务的四大特性
ACID
A:原子性
一个事务是一个不可分割的单位，事务中包含的诸多操作
要么同时成功要么同时失败
C:一致性
事务必须是使数据库从一个一致性的状态变到另外一个一致性的状态
一致性跟原子性是密切相关的
I:隔离性
一个事务的执行不能被其他事务干扰
即一个事务的内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发
执行的事务之间也是互不干扰的
D:持久性
也叫永久性
一个事务一旦提交成功执行成功，那么积极它对数据库中数据的修改应该是永久的
接下来的其他操作或者故障不应该对其他有任何的影响

如何使用事务
事务相关的关键字
1开启事务
start transaction；
2回滚(回到事务执行之前的状态)
rollback
3确认(确认之后就无法回滚)
commit

存储过程
就类似于python中的自定义函数
它的内部包含了一系列可以执行的sql语句，存储过程存放于mysql服务端中，你可以
直接通过存储过程触发内部sql语句的执行

基本使用
create procedure 存储过程的名字( )
begin
sql代码
end

调用
call 存储过程的名字( );

三种开发模型
第一种
应用程序：程序员写代码开发
mysql：提前编写好存储过程，供程序员调用
好处：开发效率提升了，执行效率也上去了
缺点：考虑到认为因素、跨部门沟通的问题，后续的存储过程的扩展性差

第二种
应用程序：程序员写代码开发之外，设计到数据库操作也可以自己动手写
优点：扩展性很高
缺点：开发效率降低，编写sql语句太过繁琐，而且后续还需要考虑sql优化问题

第三种
应用程序：只写程序代码，不写sql语句，基于别人写好的操作mysql的python框架直接调用
操作即可 ORM框架
优点：开发效率比上面两种情况都要高
缺点：语句的扩展性差，可能会出现效率低下的问题

第一种基本不用，一般都是第三种，出现效率问题最动手写sql

函数
跟存储过程是有区别的，存储过程是自定义函数，函数就类似于内置函数

流程控制
if判断
while循环

索引
数据都是存在硬盘上的，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。意味着以后查询数据应该先找到目录最找数据，
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

注意foreign key不是用来加速查询用的，不在我们的研究范围之内
上面的三种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刷选出最终想要的结果，同时将随机事件(一页一页的翻)
变成顺序事件(先找目录、找数据)
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

一张表中可以有多个索引(多个目录)
索引虽然可以帮助你加快查询速度但是也有缺点
1表中有大量数据存在的前提下，创建索引速度会很慢
2在索引创建完毕之后，对表的查询性能会大幅度的提升，但是写的性能也会大幅度的降低
索引不要随意的创建

b
只有叶子节点存放的是真实的数据，其他节点存放的是虚拟数据，仅仅用来指路
数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制的
为什么建议你将id字段作为索引
占用空间少，一个磁盘块能够存储的数据多
那么降低了树的高度，从而减少了查询次数

聚集索引(primary key)
聚合索引指的就是主键
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一直使用到主键，也有可能会用到name，password等其他字段
那么这个时候你是没有办法利用聚合索引，这个时候你就可以根据情况给其他字段设置
辅助索引(也是b+数)
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合索引里面查询数据

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