Oracle数据库执行Sql文件的方法：
 
1、cmd 命令窗口：
 
      sqlplus →连接数据库→sql>@E:文件夹\*.sql   这样就能执行sql脚本了。
 
    （PS：sql文件前面是\，不是/）。
 
2、工具连接数据库后执行脚本文件：
 
      PLSQL Developer：文件→打开→SQL脚本
 
      sqldeveloper：文件→打开
 
      这两个工具是这样的，其他工具的操作大同小异。
 
批量执行Sql文件并输出执行日志：
 
将以下内容写入一个sql文件中，按照上面的方法执行，就能批量执行sql文件了。
 
 
 
spool E:\执行结果.log; 
 set feedback off; 
 set define off; 
 prompt -----初始化数据 start--- 
 @E :\文件夹\*1.sql 
 @E :\文件夹\*2.sql 
 @E :\文件夹\*3.sql 
  ...............
 prompt -----初始化数据 end--- 
 prompt done; 
 spool off; 
 
下面是一些常用的语句及含义:
 
set echo off; #控制start命令不列出命令文件中的每一命令
 set feedback off; #显示由查询返回的记录数 off等价为0
 set heading off; #报表中列标题不打印
 set pagesize off; #置 从顶部标题至页结束之间的行数
 set linesize off; #置一行中显示的字符总数
 set termout off; #由文件执行命令时不显示输出
 set trimout on; #每一显示行的末端去掉空格
 set trimspool on; #去掉spool输出时每行末端空格
 col eventtypeid format A10; #字段eventtypeid 输出时的格式设置为文字型，且占10个字符宽度，下面类似
 col eventtime format A10;
 col srcip format A16;
 col dstip format A16;
 col srcport format A10;
 col dstport format A16;
 spool d:/home/oracle/http.txt; #将下面开始的输出记录到这个文件
 select eventtypeid, eventtime,srcip, srcport, dstip, dstport , param from netids_eventlog t; #查询语句
 spool off; #输出记录结束
 

  
 
 

Python 连接数据库执行sql 操作
 
 
type_status_dict = {}
with connections['default'].cursor() as cursor:
    cursor.execute(query, [school_id, year, semester, subject_id])
    alldata = cursor.fetchall()
    for i in alldata:
        type_status_dict[i[1]] = i[0]
return type_status_dict
 

with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute("SELECT cache_key FROM %s "
                   "WHERE cache_key = %%s and expires > %%s" % table,
                   [key, connection.ops.adapt_datetimefield_value(now)])
    return cursor.fetchone() is not None

 
 
 fetchone() ：
 
 返回单个的元组，也就是一条记录(row)，如果没有结果 则返回 None
 
 
 
 fetchone()用法：
 
 cur.execute("select host,user,password from user where user='%s'" %acc)
 jilu = cur.fetchone()  ##此时 通过 jilu[0],jilu[1],jilu[2]可以依次访问host,user,password
 

  
 fetchall() ：
 
 返回多个元组，即返回多个记录(rows),如果没有结果 则返回 ()
 
 需要注明：在mysql中是NULL，而在python中则是None
 
 fetchall()用法：
 
 cur.execute("select * from user")
 
 
 
 如果select本身取的时候有多条数据时：
 
 cursor.fetchone()：将只取最上面的第一条结果，返回单个元组如('id','title')，然后多次使用cursor.fetchone()，依次取得下一条结果，直到为空。
 
 cursor.fetchall() :将返回所有结果，返回二维元组，如(('id','title'),('id','title')),
 
 如果select本身取的时候只有一条数据时：
 
 cursor.fetchone()：将只返回一条结果，返回单个元组如('id','title')。
 
 cursor.fetchall() :也将返回所有结果，返回二维元组，如(('id','title'),),
 
 python在mysql在使用fetchall或者是fetchone时，综合起来讲，fetchall返回二维元组（元组中含有元组），fetchone只返回一维元组
 

查看MySQL数据库的SQL语句的执行记录日志
 
方法1：可以使用processlist查看SQL执行语句，但是有个弊端，就是只能查看正在执行的sql语句，无法查看历史执行的语句。
 
> use information_schema;
 
> show processlist;
 或者
 > select * from information_schema.`PROCESSLIST` where info is not null;
 +--------+------+-----------+--------------------+---------+------+----------------------+-----------------------------------------------------------------------+---------+-------+-----------+----------+
 | ID     | USER | HOST      | DB                 | COMMAND | TIME | STATE                | INFO                                                                  | TIME_MS | STAGE | MAX_STAGE | PROGRESS |
 +--------+------+-----------+--------------------+---------+------+----------------------+-----------------------------------------------------------------------+---------+-------+-----------+----------+
 | 347182 | root | localhost | information_schema | Query   |    0 | Filling schema table | select * from information_schema.`PROCESSLIST` where info is not null |   0.502 |     0 |         0 |    0.000 |
 +--------+------+-----------+--------------------+---------+------+----------------------+-----------------------------------------------------------------------+---------+-------+-----------+----------+
 1 row in set (0.00 sec)
 

 方法2：开启数据库的日志模式，通过日志查看历史执行记录
 
* 查看当前配置
 > show variables like '%log_output%'; 
 +---------------+-------+
 | Variable_name | Value |
 +---------------+-------+
 | log_output    | FILE  |
 +---------------+-------+
 
> show variables like '%general_log%';
 +------------------+------------------------------+
 | Variable_name    | Value                        |
 +------------------+------------------------------+
 | general_log      | OFF                          |
 | general_log_file | /var/log/mariadb/mariadb.log |
 +------------------+------------------------------+
 
* 开启&关闭日志模式（可选择输出到表或文件中）：
 > SET GLOBAL log_output = 'FILE';  SET GLOBAL general_log = 'ON';   //日志开启（日志输出到文件）
 > SET GLOBAL log_output = 'FILE';  SET GLOBAL general_log = 'OFF';  //日志关闭
 或者
 > SET GLOBAL log_output = 'TABLE'; SET GLOBAL general_log = 'ON';   //日志开启（日志输出到表：mysql.general_log）
 > SET GLOBAL log_output = 'TABLE'; SET GLOBAL general_log = 'OFF';  //日志关闭
 
> show variables like '%log_output%'; 
 +---------------+-------+
 | Variable_name | Value |
 +---------------+-------+
 | log_output    | FILE  |
 +---------------+-------+
 
> show variables like '%general_log%';
 +------------------+------------------------------+
 | Variable_name    | Value                        |
 +------------------+------------------------------+
 | general_log      | ON                           |
 | general_log_file | /var/log/mariadb/mariadb.log |
 +------------------+------------------------------+
 

 * 查看日志文件中的执行记录：
 #tail -f /var/log/mariadb/mariadb.log
 ......
 347189 Query INSERT INTO `table_copy1` (`id`, `col02_str`, `col03_str`, `col04_int`, `col05_integer`, `col06_bigint`) 
  VALUES ( 1,  'aaaa',  'bbbbb',  20,  30,  655360),
         ( 2,  'xxxx',  'yyyy',  21,  333,  65536000),
         ( 3,  'asasdf',  'sdkfjdkf',  55,  900,  2222),
         ( 4,  'test',  'testaaa',  11,  22,  33),
         ( 5,  'test05',  'testssssss',  222,  222,  222),
         ( 6,  'test06',  'aaaa',  111,  111,  222),
         ( 7,  'aaaa',  'bbbb',  22,  22,  22),
         ( 8,  '你好',  'hello',  25,  25,  25),
         ( 9,  'aaa',  'aaa',  11,  11,  11),
         ( 10,  '',  'bbbbddddrrrrssss4444',  null,  null,  null),
 347189 Query    commit
 ......
 
* 表查询执行记录：
 > SELECT * from mysql.general_log ORDER BY event_time DESC;
 
* 日志查询执行记录
 > SELECT * from mysql.general_log ORDER BY event_time DESC;
 
* 清空表
 > truncate table mysql.general_log;  //该表仅支持truncate不支持delete
  

能写sql 只是程序员的基本功，能写出性能优异的SQL是优秀程序员的必备技能
 
什么是Mysql的执行计划
 
要对执行计划有个比较好的理解，需要先对MySQL的基础结构及查询基本原理有简单的了解。
 
一条SQL如何执行？大概过程
 
MySQL本身的功能架构分为三个部分，分别是 应用层、逻辑层、物理层，不只是MySQL ，其他大多数数据库产品都是按这种架构来进行划分的。
 
 
应用层，主要负责与客户端进行交互，建立链接，记住链接状态，返回数据，响应请求，这一层是和客户端打交道的。
 
 
逻辑层，主要负责查询处理、事务管理等其他数据库功能处理，以查询为例。
 
  
首先接受到查询sql之后，数据库会立即分配一个线程对其进行处理；
第一步查询处理器会对SQL查询进行优化，优化后会生成执行计划；
然后交由计划执行器来执行。
计划执行器需要访问更底层的事务管理器，存储管理器来操作数据，他们各自的分工各有不同；
最终通过调用物理层的文件获取到查询结构信息，将最终结果响应给应用层。
 
 
物理层，实际物理磁盘上存储的文件，主要分为数据文件，日志文件
 
 
通过上面的描述，生成执行计划是执行一条SQL必不可少的步骤，一条SQL性能的好坏，可以通过查看执行计划很直观的看出来，执行计划提供了各种查询类型与级别，方面我们进行查看以及为作为性能分析的依据。
 
所谓的执行计划，就是mysql如何执行一条Sql语句，包括sql查询的顺序、是否使用索引、以及使用索引信息的等等。
 
如何分析执行计划，来帮助我们写出更好的Sql
 
MySQL为我们提供了 explain 关键字来直观的查看一条SQL的执行计划。
 
//1. 查询table_name
select * from table_name where name="explain";

//2. 查看上述语句的执行计划
explain select * from table_name where name="explain";
 
执行查看上述2语句后,我们可以得出以下执行计划结果
 
id
select_type
table
partitions
type
possible_keys
key
key_len
ref
rows
Extra
1
SIMPLE
table_name
ALL
1
Using where
上面这个执行计划给到的信息是: 这个结果通过一个简单的语句全表扫描,共扫描1行,使用where条件在t_base_user表中筛选出的。
 
 
要想看懂执行计划，就要明白每一个参数的含义
 
id
select_type
table
partitions
type
possible_keys
key
key_len
ref
rows
Extra

id
 
有一组数字组成。表示一个查询中各个子查询的执行顺序;
 
id相同执行顺序由上至下。
 
 
id不同，id值越大优先级越高，越先被执行。
 
 
id为null时表示一个结果集，不需要使用它查询，常出现在包含union等查询语句中。
 
 
select_type
 
每个子查询的查询类型，一些常见的查询类型。
 
id
select_type
description
1
SIMPLE
不包含任何子查询或union等查询
2
PRIMARY
包含子查询最外层查询就显示为 PRIMARY
3
SUBQUERY
在select或 where字句中包含的查询
4
DERIVED
from字句中包含的查询
5
UNION
出现在union后的查询语句中
6
UNION RESULT
从UNION中获取结果集，例如上文的第三个例子
table
 
表示该语句查询的表
 
partitions
 
表分区、表创建的时候可以指定通过那个列进行表分区。 ex：
 
create table tmp (
    id int unsigned not null AUTO_INCREMENT,
    name varchar(255),
    PRIMARY KEY (id)
) engine = innodb
partition by key (id) partitions 5;
 
 
type
 
访问类型
 
ALL 扫描全表数据
index 遍历索引
range 索引范围查找
index_subquery 在子查询中使用 ref
unique_subquery 在子查询中使用 eq_ref
ref_or_null对Null进行索引的优化的 ref
fulltext 使用全文索引
ref 使用非唯一索引查找数据
eq_ref 在join查询中使用RIMARY KEY or UNIQUE NOT NULL索引关联。
const 使用主键或者唯一索引，且匹配的结果只有一条记录。
system const 连接类型的特例，查询的表为系统表。
 
 
possible_keys
 
查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。可能使用的索引，注意不一定会使用。
 
key
 
显示MySQL在查询中实际使用的索引，若没有使用索引，显示为NULL。
 
Tips:查询中若使用了覆盖索引(覆盖索引：索引的数据覆盖了需要查询的所有数据)，则该索引仅出现在key列表中
 
key_length
 
索引长度 char()、varchar()索引长度的计算公式：
 
(Character Set：utf8mb4=4,utf8=3,gbk=2,latin1=1) * 列长度 + 1(允许null) + 2(变长列)
 
其他类型索引长度的计算公式: ex:
 
CREATE TABLE `student` (
  `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '',
  `age` int(11),
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idx` (`name`),
  KEY `idx_age` (`age`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

 
name 索引长度为： 编码为utf8mb4,列长为128,不允许为NULL,字段类型为varchar(128)。key_length = 128 * 4 + 0 + 2 = 514;
 
 
age 索引长度：int类型占4位，允许null,索引长度为5。
 
 
ref
 
表示上述表的连接匹配条件，即哪些列或常量被用于查找索引列上的值
 
rows
 
扫描行数,也就是说，需要扫描多少行,采能获取目标行数,一般情况下会大于返回行数。通常情况下,rows越小,效率越高,也就有大部分SQL优化，都是在减少这个值的大小。
 
Tips: 理想情况下扫描的行数与实际返回行数理论上是一致的,但这种情况及其少,如关联查询,扫描的行数就会比返回行数大大增加)
 
extra
 
extra的信息非常丰富，常见的有：
 
1.Using index 使用覆盖索引
2.Using where 使用了用where子句来过滤结果集
3.Using filesort 使用文件排序，使用非索引列进行排序时出现，非常消耗性能，尽量优化。
4.Using temporary 使用了临时表
 
参考blog → 彻底读懂Mysql执行计划