MySQL 常用命令

MySQL 是数据库管理系统，SQL 是操作数据库的语言。 在 Python 中，PyMySQL、aiomysql 负责建立连接、发送 SQL，并把执行结果交回程序。

MySQL 连接示例：

• PyMySQL 常用连接方式
• aiomysql 常用连接方式

实际运行示例需要已有的 MySQL 服务和可登录账号；安装 Python 驱动不会安装 MySQL 服务。脚本配置与调用方式见第 5 节。

1. 数据库、表和字段

1.1 数据如何组织

一个 MySQL 服务可以管理多个数据库，每个数据库里可以放多张表。表由行和列组成：一行是一条记录，一列是一个字段。

例如，用 intl_sixin_data 表保存会话记录。一行保存一次输入和回复，user_query 是输入字段，answer 是回复字段：

字段的名称、类型和约束合起来叫表结构。表结构规定能存什么数据，表中的记录则是实际存进去的内容。

1.2 创建数据库和表

CREATE DATABASE 新建数据库，后面跟库名。下面创建名为 sql_practice 的练习库，utf8mb4 是支持中文和表情等字符的字符集：

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CREATE DATABASE sql_practice CHARACTER SET utf8mb4;

创建后，用 USE sql_practice; 为当前连接选择它；Python 连接也可以通过 database="sql_practice" 指定库。

使用连接池时，在创建池时指定库名，让池内所有连接使用同一个库。Python 的连接与执行方式见第 5 节。

CREATE TABLE 用来创建表。 括号内每一项定义一个字段，基本顺序是“字段名、数据类型、附加规则”。下面是支持本文示例的精简结构，只需在练习库创建一次：

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CREATE TABLE intl_sixin_data (
    id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    date_num INT NOT NULL,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    session_id VARCHAR(255),
    user_request_id VARCHAR(255),
    user_query TEXT,
    answer LONGTEXT,
    create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (id, date_num)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

相比前面的数据表，这里还定义了 user_request_id，用于保存请求编号；create_time 用于保存插入时间。

字段类型决定能存什么值：

再看字段后面的规则：

最后的 ENGINE=InnoDB 指定使用 InnoDB 存储引擎，后文的事务示例以它为基础。这里的主键包含两列，因此按主键定位记录时同时使用 id 和 date_num。

1.3 查看表结构

面对一张已有的表，通常要先确认它有哪些字段、能存什么类型的数据。MySQL 提供 DESCRIBE 表名; 来查看这些信息。

例如，查看上面这张表：

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DESCRIBE intl_sixin_data;

返回结果中，每一行介绍一个字段。常见结果列的含义如下：

这里看到的是字段定义；要查看“你好”“测试回复”这样的记录内容，需要使用下一节的 SELECT。

1.4 其他查看命令

除了查看字段，还可以确认当前连接在哪个库、库里有哪些表：

SQL 示例末尾的 ; 表示一条语句结束。在 Python 中执行时，每次传入一条 SQL 即可。

2. 查询

2.1 基本查询

SELECT 读取记录，WHERE 筛选记录。 下面查询用户 1001 在指定日期的记录，按编号倒序取前 20 条：

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SELECT id, user_id, user_query, answer
FROM intl_sixin_data
WHERE date_num = 20261020 AND user_id = 1001
ORDER BY id DESC
LIMIT 20 OFFSET 0;

对前面的三条数据，这条查询依次返回编号 2、1。需要写入示例数据时，使用 3.1 的 INSERT。

没有 ORDER BY 时，不保证返回顺序。 本例固定日期后按编号排序；跨日期可按 date_num DESC, id DESC 排序。

2.2 常用条件

SQL 字符串用单引号。按时间查整天可写 create_time >= '2026-10-20' AND create_time < '2026-10-21'，即包含当天零点、不包含次日零点。

create_time 与日期编号 date_num 独立保存，填写一个不会自动改变另一个。

2.3 去重、统计和关联

例如，统计当天每个用户的记录数，只保留至少两条的用户：

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SELECT user_id, COUNT(*) AS record_count
FROM intl_sixin_data
WHERE date_num = 20261020
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(*) >= 2;

WHERE 先筛记录，HAVING 再筛分组。 示例结果为用户 1001、record_count = 2；record_count 是计数列的别名。

JOIN 用于关联两侧数据，ON 指定匹配条件：

• INNER JOIN：只保留匹配成功的行。
• LEFT JOIN：保留左侧全部记录；右侧匹配不到的列填 NULL。

3. 新增、修改和删除

3.1 新增记录

INSERT INTO 新增记录，字段与 VALUES 中的值按位置对应。 多组值用逗号分隔；下面写入前面的三条示例数据：

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INSERT INTO intl_sixin_data (date_num, user_id, session_id, user_query, answer)
VALUES (20261020, 1001, 'session_a', '你好', '你好'),
       (20261020, 1001, 'session_a', '测试回复', NULL),
       (20261020, 1002, 'session_b', '测试连接', '连接正常');

id 自动生成，create_time 默认取当前时间。新建空表的编号从 1 开始；已有数据时，以实际编号为准。

3.2 修改和删除记录

UPDATE 修改记录，SET 指定新值。 下面修改指定记录的回复：

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UPDATE intl_sixin_data SET answer = '已补充的回复' WHERE id = 2 AND date_num = 20261020;

DELETE FROM 删除满足条件的记录：

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DELETE FROM intl_sixin_data WHERE id = 3 AND date_num = 20261020;

两者不写 WHERE 都会作用于整张表。 执行前可用相同条件的 SELECT 确认范围。

3.3 修改字段和索引

ALTER TABLE 修改表结构；索引是帮助查找数据的辅助结构。 下表是独立的命令示例：

普通索引允许重复值，唯一索引限制重复值。 一个用户可以有多条记录，因此 user_id 适合普通索引。

索引需要存储空间，也会增加写入时的维护工作；数据库会根据查询决定是否使用它。

4. 提交和事务

事务让多条修改一起生效，或在提交前一起撤销。 例如，一并修改两条测试记录的回复：

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START TRANSACTION;
UPDATE intl_sixin_data SET answer = '已校正的回复' WHERE id = 1 AND date_num = 20261020;
UPDATE intl_sixin_data SET answer = '已校正的回复' WHERE id = 2 AND date_num = 20261020;
COMMIT;

这些语句需要在同一条连接上依次执行。START TRANSACTION 开始事务，COMMIT 提交；提交前改用 ROLLBACK 可以撤销修改。两个编号均为演示值。

在 Python 中，对应的是 conn.begin()、conn.commit() 和 conn.rollback()；异步连接调用时加 await。配套客户端已经封装了这段过程，见 6.3。

autocommit 控制独立语句是否自动提交：

PyMySQL 和 aiomysql 默认关闭自动提交；本文的连接池脚本主动开启它，但写入方法会显式开启事务，再提交或回滚。

关闭自动提交后，查询 InnoDB 表也可能开启事务。查询结束后同样应提交或回滚，避免后面的操作无意中继续沿用这次事务。

已经提交的修改不能再用 ROLLBACK 撤销。 ALTER TABLE、TRUNCATE TABLE 等操作会隐式提交，也不能套用普通数据修改的回滚方式。

5. pymysql 与 aiomysql

5.1 两者的区别

连接是与 MySQL 的一次会话；游标负责执行 SQL、读取结果。创建游标不会另外建立数据库连接。

使用时记住这三个区别：

• 异步重叠的是等待时间。 它不会让单条 SQL 在数据库里执行得更快。
• 连续两次 await 仍按顺序执行。 并发需要调度多个任务，每个任务各自借用连接。
• async def 不会改造同步调用。 在里面直接调用 PyMySQL，仍会阻塞事件循环所在的线程。

5.2 安装与配置

使用 Python 连接 MySQL，需要数据库地址、端口、账号、密码和库名。两个连接示例分别提供完整客户端，使用哪一版，就安装对应依赖：

脚本适用于 Python 3.11+，从环境变量读取以下配置；可以在终端或 IDE 的运行配置中设置。

必填配置缺失时脚本直接报错。文件名使用连接示例中的 pymysql_client.py 或 aiomysql_client.py，不要命名为 pymysql.py、aiomysql.py，否则会遮蔽安装的库。

5.3 pymysql

PyMySQL 常用连接方式

连接示例提供的 MySQLClient 是对 PyMySQL 的封装。用数据库配置创建实例后，下文将这个对象记为 client，通过它执行 SQL。

这个客户端内部使用 DBUtils 连接池，可以反复调用，程序结束时才执行 client.close()。

SELECT、DESCRIBE 等有返回结果的语句，以字符串传给 query()；建库、建表和写入用 execute()。多条 SQL 要一起提交时，使用 6.3 的 transaction()。

初次建库时，可以先传 database=None 创建客户端，执行 CREATE DATABASE；账号需有建库权限。完成后关闭这个客户端，再用新库名创建客户端并执行建表语句。

批量写入 date_num、user_id、user_query 时，参数形如 [(20261020, 1001, "测试输入一"), (20261020, 1001, "测试输入二")]。每个元组对应 SQL 中的一组占位符。

UPDATE 把字段改成原值时，影响行数可能为 0；不能仅凭 0 判断执行失败。大量查询结果应分页读取，避免一次全部载入内存。

5.4 aiomysql

aiomysql 常用连接方式

异步版对应的封装是 AsyncMySQLClient，用 await AsyncMySQLClient.create(...) 创建。查询、写入和关闭也需要 await，方法用途及返回值与同步版相同。

• 独立脚本由 asyncio.run(main()) 启动；已有事件循环的应用直接在协程中调用。
• 多条查询需要并发时，用 TaskGroup 等方式调度；并发数超过池上限时，后续任务会排队。
• 所有任务结束后，再执行 await client.close()；同一个池始终在同一事件循环中使用。

pandas.read_sql() 是同步接口。需要 DataFrame 时，先异步取回记录，再用 pandas.DataFrame(rows) 构造。

5.5 SQL 与参数分开传

按连接示例初始化 client 后，把 SQL 和参数分别传入。下面查询会话 session_a 的记录：

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rows = client.query(
    "SELECT id, date_num, user_query FROM intl_sixin_data WHERE session_id = %s LIMIT 20",
    ("session_a",),
)

这是同步版调用片段，异步版在 client.query(...) 前加 await。

• %s 是参数占位符，整数和字符串都能用，不要再给它加引号。
• ("session_a",) 是单元素元组，末尾的逗号不能省。
• 驱动负责编码和转义参数，不要用 f-string 拼接输入。

占位符只用于值，不能替换表名、列名或 ASC / DESC。查询返回的字典、数字、时间也应保留原始类型，需要展示时再格式化。

6. 连接池怎么用

6.1 建池、借用和归还

连接池保留已经建立的数据库连接，供后续 SQL 复用。 它保存的是连接，不缓存查询结果。

配套脚本将池上限设为 5，并在池满时等待。已有 5 个操作占用了连接时，第 6 个操作就要等待；某个操作归还连接后，它才能继续借用。

一个池通常跟随应用或工作进程存活：

1. 启动时建池，设置数据库配置和连接数上限。
2. 执行 SQL 时借用连接，操作结束后归还。
3. 退出时关闭池，先等待所有操作结束。

归还连接不等于提交事务。 应先提交或回滚，再归还；配套客户端会完成这段处理。

DBUtils 代理连接的 close() 通常是归还。aiomysql 的 conn.close() 则会关闭物理连接，正常归还应使用上表中的上下文。

不要每执行一条 SQL 就创建、关闭整个池，否则下一次操作仍要重新建连。

6.2 连接池参数

mincached 只控制初始空闲数。aiomysql 的 minsize 还用于获取连接时补足池规模，但不保证始终有这么多条空闲连接。

可以从较小的有限上限开始，结合排队时间和数据库负载调整。部分参数用 0 表示“不限量”，具体含义要查对应参数，不能直接理解成关闭池。

6.3 多条 SQL 共用一个事务

配套脚本中，每次 client.execute() 都会单独提交。连续调用两次，即使碰巧借到同一条连接，也仍然是两个事务。

第一条更新成功，第二条报错：分别调用 execute() 时，第一条已经提交，无法随第二条一起撤销。 如果要求两条一起成功或一起失败，就把它们放进 transaction()。

下面是同步客户端的事务调用片段，两个编号替换为测试记录的实际 id：

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with client.transaction() as cursor:
    cursor.execute("UPDATE intl_sixin_data SET answer = %s WHERE id = %s AND date_num = %s", ("已校正的回复", 1, 20261020))
    cursor.execute("UPDATE intl_sixin_data SET answer = %s WHERE id = %s AND date_num = %s", ("已校正的回复", 2, 20261020))

这段代码的过程是：借一条连接 → 开始事务 → 执行两条更新 → 正常结束时提交 → 归还连接。

执行过程中发生普通异常，脚本先回滚，再把异常抛给调用方。异步版使用 async with client.transaction()，块内的 cursor.execute() 加 await。

事务内始终使用它提供的 cursor。 不要换成 client.execute()，后者会另借连接、另开事务；池只有一条连接时还会一直等不到可用连接。

异步任务被取消时，脚本会关闭当前连接，避免把未读完响应的连接交给下一个任务。写入或提交期间断线时，结果可能不确定，不应直接重试写入。

6.4 池大小和超时

池满时，先看连接被什么占用：并发请求增多、SQL 变慢、事务过长或连接未归还，都可能造成排队。

每个工作进程一个池，上限为 5；4 个进程最多使用 20 条池连接。部署 3 个相同实例，上限就是 60 条，还要给其他服务留余量。

不同超时对应不同阶段：

查询变慢时，可以在 SELECT 前加 EXPLAIN，查看 MySQL 计划如何查找记录、是否使用索引：

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EXPLAIN SELECT id, date_num, session_id FROM intl_sixin_data WHERE date_num = 20261020 ORDER BY id DESC;

EXPLAIN 展示优化器选择的计划，不是实际耗时。 数据库已繁忙时，继续增加连接数还可能加重排队。

接口细节可查阅 PyMySQL 游标、 aiomysql 连接池 和 DBUtils 使用指南。