1. 创建数据库与数据库的操作

2.数据库的储存引擎 和 数据类型

储存引擎的类型

数字数据类型

文本数据类型

日期的数据类型

3.数据库中的表的操作

CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_name(id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,name CHAR(10) NOT NULL,PRIMARY KEY(id));
创建的表 ，设置数据类型，限制，AUTO_INCREMENT 设置自增长 ，PRIMARY KEY() 指定主键，主键是唯一的，是表中每一行的唯一标示

4. 表内容的操作

CREATE TABLE customers ( userid int NOT NULL AUTO_INCREMENT, name char(50) NOT NULL, address char(200) NOT NULL, email char(50) NOT NULL, PRIMARY KEY(userid) ); 创建一个表

修改(更新)数据

1. 修改（更新）指定行
   UPDATE 表名 SET 字段名=修改为的内容 WHERE 指定的主键；
   eg： UPDATE customers SET email='1234@sina.com' WHERE userid=10010;
   2)修改对应字段的所有值：
   UPDATE customers SET gender=1;
   3)修改(更新)多个列`
   UPDATE customers SET email='123@sian.com',name='刘先生' WHERE userid=10013;

5.mySQL检索数据

6.表数据的查询where(过滤)

7.通配符查询(过滤)

通配符搜索的处理一般要比前面讨论的其他搜索所花时间更长，所以一般不是很推荐使用通配符

8.正则表达式

正则表达式的匹配规则如下：

正则表达式的匹配

1. match函数处理
   match 方法用于查找字符串的头部（也可以指定起始位置），它是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有匹配的结果。它的一般使用形式如下：
   当匹配成功时，返回一个 Match 对象，如果没有匹配上，则返回 None。

import re
使用match方法进行匹配操作
result = re.match(正则表达式,要匹配的字符串)
如果上一步匹配到数据的话，可以使用group方法来提取数据
result.group()  提取match函数得到的值

2..search函数的处理
earch 方法用于查找字符串的任何位置，它也是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回，而不是查找所有匹配的结果，它的一般使用形式如下：
当匹配成功时，返回一个 Match 对象，如果没有匹配上，则返回 None。

3..findall函数的处理
上面的 match 和 search 方法都是一次匹配，只要找到了一个匹配的结果就返回。然而，在大多数时候，我们需要搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。
findall 方法的使用形式如下：
findall 以列表形式返回全部能匹配的子串，如果没有匹配，则返回一个空列表。
4.sub函数的处理
sub方法用于替换
ret = re.sub(r"\d+", '998', "python = 997") ，要替换的内容，替换为，被替换的内容
5.split函数的处理
根据匹配进行切割字符串，并返回一个列表
ret = re.split(',','你是一头猪吗？Are you a pig,please tell me.'); 用来切割的字符，要被切割的语句
结果：["你是一头猪吗？Are you a pig:","please tell me."]
6.finditer函数的处理
finditer方法的行为跟 findall 的行为类似，也是搜索整个字符串，获得所有匹配的结果。但它返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match 对象）的迭代

贪婪和非贪婪

Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；
非贪婪则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
*? 重复任意次，但尽可能少重复
+? 重复1次或更多次，但尽可能少重复
?? 重复0次或1次，但尽可能少重复

9.mysql的正则匹配

select * from studentinfo where student_name regexp '^牛';
SELECT name,email FROM studentinfo WHERE email REGEXP '.'; python中匹配一些特殊的字符的时候，需要用到转义字符“\”，将对应的符号转换成原来的意思。

10.排序和限制查询

1）单列排序(并指定方向)
升序排列：

SELECT age,name FROM customers ORDER BY age ASC;

降序排列：

SELECT age,name FROM customers ORDER BY age DESC;

2)多列排序(并指定方向)

SELECT name,adress,age FROM customers ORDER BY age DESC,name ASC;
SELECT * FROM studentinfo WHERE gender=1 ORDER BY age; 查询出性别为1的并按照年龄升序排列
SELECT * FROM studentinfo WHERE gender=0 ORDER BY age DESC; 查询出性别为1的并按照年龄j降序排列

限制查询(可以指定开始的位置和显示的条数)
指定返回的行数

SELECT name FROM customers LIMIT 5;

指定从第几行起，返回多少行

SELECT name FROM badboy LIMIT 5,5; 指定开始位置是5(不包括5)，返回5行 ``````无头有尾````
SELECT name FROM customers LIMIT 0,1; 注意： 行0 检索出来的第一行为行0而不是行1。

分页：
已知：每页显示m条数据，当前显示第n页求第n页的数据
SELECT * FROM sudents WHERE is_delete=0 LIMIT (n-1)*m,m

使用ORDER BY和LIMIT的组合

SELECT name,age FROM customers ORDER BY age DESC LIMIT 1; 取最大值
SELECT name,age FROM customers ORDER BY age LIMIT 1; => SELECT name,age FROM customers ORDER BY age ASC LIMIT 1; 取最小值

LIMIT 和其他的语句进行配合使用的时候，要放在语句的末尾，作为最后的限制。

11. 聚合函数(汇总函数)

AVG()函数

AVG()通过对表中行数计数并计算特定列值之和，求得该列的平均值。 AVG()可用来返回所有列的平均值，也可以用来返回特定列或行的平均值。

SELECT AVG(age) as avg_age FROM customers;
SELECT AVG(age) as avg_age FROM customers WHERE adress LIKE '北%';

COUNT()函数

COUNT()函数进行计数。可利用COUNT()确定表中行的数目或符合特定条件的行的数目。
COUNT()函数有两种使用方式。 使用COUNT(*)对表中行的数目进行计数， 不管表列中包含的是空值（ NULL）还是非空值。

SELECT COUNT(*) FROM customers;

使用COUNT(column)对特定列中具有值的行进行计数，忽略 NULL值。 SELECT COUNT(name) FROM customers;

MAX()函数

MAX()返回指定列中的最大值。 MAX()要求指定列名，如下所示
SELECT MAX(age) FROM customers;

MIN()函数

MIN()的功能正好与MAX()功能相反，它返回指定列的最小值.如下所示
SELECT MIN(age) FROM customers;

SUM()函数

SUM()用来返回指定列值的和（总计）。如下所示
SELECT SUM(age) as sum_age from customers;

聚集不同值

下面的例子使用AVG()函数返回同学的平均价格。 它与上面的SELECT语句相同，但使用了DISTINCT参数，因此平均值只考虑各个不同的年龄：
SELECT AVG(DISTINCT age) from customers;

12.mysql的分组查询

group by + 集合函数

SELECT COUNT(*) AS totalnum,age from customers group by age; AS 是给前面的集合函数返回的时候进行了重新的命名

group by + group_concat()

• group_concat(字段名)可以作为一个输出字段来使用，
• 表示分组之后，根据分组结果，使用group_concat()来放置每一组的某字段的值的集合

SELECT gender,group_concat(student_name) FROM studentinfo GROUP BY gender;

group_concat()

group by + with rollup

with rollup的作用是：在最后新增一行，来记录当前列里所有记录的总和

SELECT gender,count(*) FROM studentinfo GROUP BY gender with rollup;

HAVING

HAVING非常类似于WHERE。事实上，目前为止所学过的所有类型的WHERE子句都可以用HAVING来替代。唯一的差别是WHERE过滤行，而HAVING过滤分组。

• having 条件表达式：用来分组查询后指定一些条件来输出查询结果
• having作用和where类似，但having只能用于group by

SELECT COUNT(),age,adress FROM customers GROUP BY age,adress HAVING COUNT() >= 2;

SELECT COUNT(*),age,adress FROM customers GROUP BY age,adress HAVING age >= 2;

SELECT COUNT(*),age,adress FROM customers GROUP BY age,adress HAVING age >= 2 and adress LIKE '%搜索关键字%';

HAVING和WHERE的差别 这里有另一种理解方法，WHERE在数据分组前进行过滤,HAVING在数据分组后进行过滤。这是一个重要的区别， WHERE排除的行不包括在分组中。这可能会改变计算值，从而影响HAVING子句中基于这些值过滤掉的分组

分组和排序

SELECT COUNT(*),age,phonenum FROM studentinfo WHERE gender=1 GROUP BY age,phonenum HAVING phonenum is null ORDER BY age DESC; ;

分组和排序、限定查询

SELECT count(*),age,phonenum FROM studentinfo WHERE gender=1 GROUP BY age,phonenum HAVING phonenum is null ORDER BY age ASC LIMIT 2;

SELECT count(*),age,phonenum FROM studentinfo WHERE gender=1 GROUP BY age,phonenum HAVING phonenum is null ORDER BY age ASC LIMIT 2,2;