Python資料庫程式設計之索引

二、orm方式建立資料

總結實驗目的：是為了理解index在資料庫的作用，理解index的應用場合

python的sql語句測試

請建立兩個一樣的學生表

學生表1，包含主鍵id(自增，學生id)，學生姓名nane，學生成績score

學生表2，包含主鍵id(自增，學生id),學生姓名nane，學生成績score

請給學生表2的score新增index索引

關係型資料中加索引與不加索引的區別：某個字段建立索引會生成關於該字段的樹形結構

即當使用where條件是：例如：where score > 90

請用orm方式，在兩個學生表中插入同樣的資料-10萬條，姓名生成採用漢字的隨機組合方式，成績採用0-100平均分布隨機生成方式

對兩個表同時執行查詢大於95分成績的學生，測試對score建立索引會不會帶來查詢時間效率的優勢

**展示：

#python 資料庫

import pymysql
db = pymysql.connect(user=
'test'
,host=
'localhost'
, password=
'123456'
,database=
'testdb'
,charset=
'utf8'
)cursor = db.cursor(
)#建立游標  游標的每個動作會執行到資料庫裡面
sql =
"""create table student1(
id int auto_increment primary key,
name varchar(20) not null,
score int) """
cursor.execute(sql)
sql =
"""create table student2(
id int auto_increment primary key,
name varchar(20) not null,
score int) """
cursor.execute(sql)
#新增索引
sql =
"create index score_index on student2(score)"
#刪除索引
#sql = "creat index score_index on student2()"
cursor.execute(sql)
cursor.close(
)db.close(
)

show index from student1 //未加索引

show index from student2 //加索引

#建立類

class
student1
(base)
:    __tablename__ =
'student1'
#表名-->資料庫中表student1
id= column(integer, primary_key=
true
)    name = column(string)
score = column(integer,default=60)
#預設60
class
student2
(base)
:    __tablename__ =
'student2'
#表名-->資料庫中表student2
id= column(integer, primary_key=
true
)    name = column(string)..
....
....
....
.for i in
range
(100):
#隨機生成 兩個字的姓名   分數 
name  =
''.join(random.sample(
'張王天男別奧法妹大那幾年安東尼的技能但是否能單反',2
))score = random.randint(0,
100)
session.add(student1(name=name, score=score)
)    session.add(student2(name=name, score=score)
)#每呼叫一次，塞入資料庫執行一次    
session.commit(
)'''
由於插入資料需要消耗時間 當插入大量資料可作如下改動
if i%10 == 0
session.commit()
'''print
(i)

#sqlalchemy查詢建立也需要時間

students = session.query(student1)
.filter
(student1.score<50)
.all()
students = session.query(student1)
.filter
(student2.score<50)
.all()
#sqlalchemy真實測試的查詢
#100條資料，不見索引查詢的快
#1000條資料，建立索引查詢的快
				
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