人工智能之編程進階 Python高級：第七章數據庫類模塊詳情 - mysql,python,mongodb,Python,後端開發,yyds乾貨盤點咚咚王哲博客

人工智能之編程進階 Python高級

第七章數據庫類模塊

(文章目錄)

前言

本文主要講述兩類數據庫，關係型數據庫mysql和非關係型數據庫mongodb的常見操作步驟。

🗄️ 一、MySQL（關係型數據庫）

1. 安裝（本地開發）

Windows / macOS：

推薦使用 MySQL Installer（官方圖形化安裝）
或用包管理器：
- macOS: brew install mysql
- Windows (WSL): sudo apt install mysql-server

啓動服務：

# macOS (Homebrew)
brew services start mysql

# Linux
sudo systemctl start mysql

初始設置：

-- 登錄（默認無密碼或 root 密碼是你設的）
mysql -u root -p

-- 創建數據庫和用户（可選）
CREATE DATABASE testdb;
CREATE USER 'dev'@'localhost' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT ALL PRIVILEGES ON testdb.* TO 'dev'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;

2. Python 連接

安裝驅動：

pip install PyMySQL      # 純 Python 實現，推薦
# 或
pip install mysql-connector-python  # 官方驅動

連接代碼（以 PyMySQL 為例）：

import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='dev',          # 或 'root'
    password='123456',
    database='testdb',
    charset='utf8mb4'
)
cursor = conn.cursor()

✅ 建議搭配 ORM：SQLAlchemy（更安全、易維護）

3. 增刪改查（CRUD）

先建表：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    age INT
);

✅ 插入（Create）

cursor.execute(
    "INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (%s, %s, %s)",
    ("Alice", "alice@example.com", 30)
)
conn.commit()  # 必須提交！

🔍 查詢（Read）

cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE age > %s", (25,))
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(f"ID: {row[0]}, Name: {row[1]}")

✏️ 更新（Update）

cursor.execute(
    "UPDATE users SET age = %s WHERE name = %s",
    (31, "Alice")
)
conn.commit()

❌ 刪除（Delete）

cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = %s", ("Alice",))
conn.commit()

⚠️ 注意：所有寫操作（INSERT/UPDATE/DELETE）都要 conn.commit()！

📦 二、MongoDB（文檔型 NoSQL 數據庫）

1. 安裝（本地開發）

官方方式：

下載社區版：https://www.mongodb.com/try/download/community
或用包管理器：
- macOS: brew tap mongodb/brew && brew install mongodb-community
- Windows: 用 MSI 安裝包
- Linux: 按官方文檔配置 apt/yum 源

啓動服務：

# macOS (Homebrew)
brew services start mongodb-community

# 默認數據目錄：/data/db（需提前創建並賦權限）
sudo mkdir -p /data/db
sudo chown -R `id -un` /data/db

驗證：

mongosh    # 進入交互 shell
> show dbs

2. Python 連接

安裝驅動：

pip install pymongo

連接代碼：

from pymongo import MongoClient

client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')  # 默認端口 27017
db = client['myapp']          # 數據庫名（不存在會自動創建）
collection = db['users']      # 集合名（相當於“表”）

💡 MongoDB 不需要提前建庫/建集合，首次插入時自動創建。

3. 增刪改查（CRUD）

MongoDB 中的數據是 BSON（類似 JSON）文檔。

✅ 插入（Create）

# 插入單個文檔
result = collection.insert_one({
    "name": "Bob",
    "email": "bob@example.com",
    "age": 28,
    "hobbies": ["gaming", "music"]
})
print("Inserted ID:", result.inserted_id)

# 插入多個
collection.insert_many([
    {"name": "Charlie", "age": 35},
    {"name": "Diana", "tags": ["admin"]}
])

🔍 查詢（Read）

# 查所有
for doc in collection.find():
    print(doc)

# 條件查詢（年齡 > 25）
for doc in collection.find({"age": {"$gt": 25}}):
    print(doc["name"])

# 只返回部分字段
doc = collection.find_one({"name": "Bob"}, {"name": 1, "email": 1, "_id": 0})
print(doc)  # {'name': 'Bob', 'email': 'bob@example.com'}

✏️ 更新（Update）

# 更新第一個匹配項
collection.update_one(
    {"name": "Bob"},
    {"$set": {"age": 29}, "$push": {"hobbies": "reading"}}
)

# 更新所有匹配項
collection.update_many(
    {"age": {"$lt": 30}},
    {"$set": {"young": True}}
)

❌ 刪除（Delete）

# 刪除一個
collection.delete_one({"name": "Bob"})

# 刪除多個
collection.delete_many({"young": True})

# 清空整個集合
collection.delete_many({})

✅ MongoDB 所有操作都是自動提交的，無需手動 commit。

🔍 三、MySQL vs MongoDB 對比總結

項目	MySQL	MongoDB
類型	關係型（RDBMS）	文檔型（NoSQL）
數據結構	表（固定列）	集合（靈活 JSON 文檔）
Schema	強 Schema（必須先定義）	動態 Schema（隨時變）
查詢語言	SQL	MongoDB 查詢語法（字典風格）
事務	✅ 強 ACID（默認支持）	✅ 多文檔事務（4.0+，但慎用）
擴展性	垂直擴展為主，分片複雜	天然支持水平分片（Sharding）
性能特點	複雜 JOIN 快，寫入中等	寫入快，高吞吐，JOIN 弱
適用場景	訂單、支付、財務等強一致性系統	日誌、內容管理、用户畫像、IoT 等靈活場景
Python 驅動	`PyMySQL`,`mysql-connector`	`pymongo`
是否需要預建表	✅ 是	❌ 否

✅ 四、怎麼選？一句話建議

選 MySQL：如果你的數據關係明確、不能出錯（比如銀行轉賬、電商訂單），或者團隊熟悉 SQL。
選 MongoDB：如果你的數據結構經常變、需要快速迭代（比如 App 用户配置、行為日誌），或者討厭寫複雜的表結構。

💡 現實建議：很多公司 兩者都用！

核心業務用 MySQL（保安全）

靈活數據用 MongoDB（提效率）

🧰 附：常用命令速查

操作	MySQL	MongoDB
啓動服務	`sudo systemctl start mysql`	`brew services start mongodb-community`
進入命令行	`mysql -u root -p`	`mongosh`
查數據庫	`SHOW DATABASES;`	`show dbs`
切換庫	`USE testdb;`	`use myapp`
查表/集合	`SHOW TABLES;`	`show collections`

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