python查询数据库并输出每个字段 python查询数据库数据

大家好，假设你正在查阅一本书的页面，你想要更快地找到你正在寻找的信息。那么你可能会查找术语索引，然后跳转到引用特定术语的页面，SQL中的索引与书籍中的索引工作原理类似。

在大多数实际系统中，都将对包含大量行的数据库表运行查询（想象一下数百万行），需要通过扫描所有行来检索结果的查询将非常慢。如果你知道经常需要根据某些列查询信息，可以在这些列上创建数据库索引，这将大大加快查询速度。

本文将介绍如何使用sqlite3模块在Python中连接和查询SQLite数据库，同时还将讲述如何添加索引并看到它是如何提高性能的。 

在Python中连接到数据库

本文将使用内置的sqlite3模块。在开始运行查询之前，需要做到以下步骤：

【sqlite3】：https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html

• 连接到数据库
• 创建一个数据库游标以运行查询

要连接到数据库，本文将使用sqlite3模块中的connect()函数。一旦建立了连接，就可以在连接对象上调用cursor()来创建一个数据库游标，如下所示：

import sqlite3

# 连接到数据库
db_conn = sqlite3.connect('people_db.db')
db_cursor = db_conn.cursor()

在这里，尝试连接到名为people_db的数据库。如果数据库不存在，运行上述代码片段将为我们创建SQLite数据库。

创建表格并插入记录

现在，本文将在数据库中创建一个表，并向其中添加记录。

在people_db数据库中创建一个名为people的表，其中包含以下字段：

• name
• email
• job

# main.py
...
# 创建表格
db_cursor.execute('''CREATE TABLE people (
                  id INTEGER PRIMARY KEY,
                  name TEXT,
                  email TEXT,
                  job TEXT)''')


...

# 提交事务，关闭游标和数据库连接
db_conn.commit()
db_cursor.close()
db_conn.close()

现在，需要在表中插入记录。为此将使用Faker——一个用于生成合成数据的Python软件包，可以通过pip安装：

$ pip install faker

安装Faker后，就可以将Faker类导入到Python脚本中：

# main.py
...
from faker import Faker
...

下一步是生成并插入people表中的记录。为了演示索引如何加快查询速度，本文将插入大量记录。在这里将插入10万条记录；将num_records变量设置为100000。

然后执行以下操作：

• 实例化一个Faker对象fake并设置种子以获得可复现性。
• 使用first_name()和last_name()在fake对象上调用，获取一个名字字符串。
• 通过调用domain_name()生成一个虚假域名。
• 使用名字和域名生成电子邮件字段。
• 使用job()为每个个体记录获取一个职位。

使用如下代码生成并插入people表中的记录：

# 创建并插入记录
fake = Faker() # 确保导入：from faker import Faker 
Faker.seed(42)

num_records = 100000

for _ in range(num_records):
    first = fake.first_name()
    last = fake.last_name()
    name = f"{first} {last}"
    domain = fake.domain_name()
    email = f"{first}.{last}@{domain}"
    job = fake.job()
    db_cursor.execute('INSERT INTO people (name, email, job) VALUES (?,?,?)', (name,email,job))

# 提交事务并关闭游标和数据库连接
db_conn.commit()
db_cursor.close()
db_conn.close()

现在，main.py文件的包含代码如下：

# main.py
# 导入
import sqlite3
from faker import Faker

# 连接到数据库
db_conn = sqlite3.connect('people_db.db')
db_cursor = db_conn.cursor()

# 创建表格
db_cursor.execute('''CREATE TABLE people (
                  id INTEGER PRIMARY KEY,
                  name TEXT,
                  email TEXT,
                  job TEXT)''')


# 创建并插入记录
fake = Faker()
Faker.seed(42)

num_records = 100000

for _ in range(num_records):
    first = fake.first_name()
    last = fake.last_name()
    name = f"{first} {last}"
    domain = fake.domain_name()
    email = f"{first}.{last}@{domain}"
    job = fake.job()
    db_cursor.execute('INSERT INTO people (name, email, job) VALUES (?,?,?)', (name,email,job))

# 提交事务并关闭游标和数据库连接
db_conn.commit()
db_cursor.close()
db_conn.close()

运行此脚本一次，在表中填入记录数num_records。

查询数据库

现在本文有了包含10万条记录的表格，接下来在people表格上运行一个示例查询。

通过运行一个查询来：

• 获取职位为“产品经理”的记录的姓名和电子邮件，并将查询结果限制为10条记录。

本文将使用time模块的默认计时器来获取查询的大致执行时间。

# sample_query.py

import sqlite3
import time

db_conn = sqlite3.connect("people_db.db")
db_cursor = db_conn.cursor()

t1 = time.perf_counter_ns()

db_cursor.execute("SELECT name, email FROM people WHERE job='Product manager' LIMIT 10;")

res = db_cursor.fetchall()
t2 = time.perf_counter_ns()

print(res)
print(f"Query time without index: {(t2-t1)/1000} us")

以下是输出结果：

Output >>
[
    ("Tina Woods", "[e-mail]"),
    ("Toni Jackson", "[e-mail]"),
    ("Lisa Miller", "[e-mail]"),
    ("Katherine Guerrero", "[e-mail]"),
    ("Michelle Lane", "[e-mail]"),
    ("Jane Johnson", "[e-mail]"),
    ("Matthew Odom", "[e-mail]"),
    ("Isaac Daniel", "[e-mail]"),
    ("Jay Byrd", "[e-mail]"),
    ("Thomas Kirby", "[e-mail]"),
]

Query time without index: 448.275 us

还可以通过在命令行中运行sqlite3 db_name来调用SQLite命令行客户端：

$ sqlite3 people_db.db
SQLite version 3.37.2 2022-01-06 13:25:41
Enter ".help" for usage hints.

要获取索引列表，可以运行.index：

sqlite> .index

由于当前没有索引，因此不会列出任何索引。

还可以像这样检查查询计划：

sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT name, email FROM people WHERE job='Product Manager' LIMIT 10;
QUERY PLAN
`--SCAN people

这里的查询计划是扫描所有行，效率不高。

在特定列上创建索引

要在特定列上创建数据库索引，可以使用以下语法：

CREATE INDEX index-name on table (column(s))

假设需要经常查找具有特定职位的个人记录，在职位列上创建一个名为people_job_index的索引有助于提高效率：

# create_index.py

import time
import sqlite3

db_conn = sqlite3.connect('people_db.db')

db_cursor =db_conn.cursor()

t1 = time.perf_counter_ns()

db_cursor.execute("CREATE INDEX people_job_index ON people (job)")

t2 = time.perf_counter_ns()

db_conn.commit()

print(f"Time to create index: {(t2 - t1)/1000} us")


Output >>
Time to create index: 338298.6 us

尽管创建索引需要这么长时间，但这是一次性的操作。在运行多个查询时，仍然会获得相当大的加速。

现在如果在SQLite命令行客户端运行.index，将获得：

sqlite> .index
people_job_index

使用索引查询数据库

如果现在查看查询计划，应该能够看到现在使用名为people_job_index的索引在job列上搜索people表：

sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT name, email FROM people WHERE job='Product manager' LIMIT 10;
QUERY PLAN
`--SEARCH people USING INDEX people_job_index (job=?)

可以重新运行sample_query.py。仅修改print()语句，然后看看现在运行查询需要多长时间：

# sample_query.py

import sqlite3
import time

db_conn = sqlite3.connect("people_db.db")
db_cursor = db_conn.cursor()

t1 = time.perf_counter_ns()

db_cursor.execute("SELECT name, email FROM people WHERE job='Product manager' LIMIT 10;")

res = db_cursor.fetchall()
t2 = time.perf_counter_ns()

print(res)
print(f"Query time with index: {(t2-t1)/1000} us")

以下是输出结果：

Output >>
[
    ("Tina Woods", "[e-mail]"),
    ("Toni Jackson", "[e-mail]"),
    ("Lisa Miller", "[e-mail]"),
    ("Katherine Guerrero", "[e-mail]"),
    ("Michelle Lane", "[e-mail]"),
    ("Jane Johnson", "[e-mail]"),
    ("Matthew Odom", "[e-mail]"),
    ("Isaac Daniel", "[e-mail]"),
    ("Jay Byrd", "[e-mail]"),
    ("Thomas Kirby", "[e-mail]"),
]

Query time with index: 167.179 us

可以看到查询现在大约需要167.179微秒来执行。

对于本文的示例查询，使用索引的查询速度大约快2.68倍，在执行时间方面获得了62.71%的速度提升。还可以尝试运行更多的查询：涉及筛选job列的查询，并查看性能的改进情况。

另请注意：由于只在job列上创建了索引，因此如果运行涉及其他列的查询，查询的运行速度不会比没有索引时更快。