第一章：SQL基础入门

1.1 数据库

数据库如何存储数据

1.2 数据库和SQL的关系

数据库用来存储数据，在该过程中，将会涉及：

• 新增数据

• 删除数据

• 修改数据

• 查询数据

• 数据库、数据表的管理

• 等

SQL语言是一种对数据库、数据进行操作、管理、查询的工具。

1.3 MySQL版本

• 社区版(免费)

• 集群版(免费)

• 商业版(收费)

• 高级集群版(收费)

1.4 命令提示符内使用MySQL

打开命令提示符程序，输入：mysql -uroot -p，回车输入密码，即可进入命令行环境

• show database; //查看有哪些数据库

• use 数据库名 //使用某个数据库

• show tables //查看数据库内有哪些表

• exit //退出MySQL的命令行环境

1.5 SQL概述

SQL：结构化查询语言，用于访问和处理数据库的标准的计算机语言

1.5.1 SQL语言分类

• 数据定义：DDL

   库的创建删除、表的删除创建等
  

• 数据操纵：DML

    新增数据、删除数据、修改数据等
  

• 数据控制：DCL

    新增用户、删除用户、密码修改、权限管理等
  

• 数据查询：DQL

    基于需求查询和计算数据
  

1.5.2 SQL语言特性

• 大小写不敏感

• 可单行或多行书写，;号结束

• 支持注释
  单行注释： – 注释内容(–后面要有一个空格)
  单行注释：# 注释内容

  多行注释：/* 注释内容 */
  

1.6 DDL

库管理

• 查看数据库：SHOW DATATBASES;

• USE 数据库名;

• CREATE DATABASE 数据库名 [CHARSET UTF8];

• DROP DATABASE 数据库名;

• SELECT DATABASE();

表管理

• 查看表：SHOW TABLES; # 使用前需先选择数据库

• 删除表：DROP TABLE 表名;

                   DROP TABLE IF EXISTS 表名;
  

• 创建表：CREATE TABLE 表名(
  列名称 列类型，
  列名称 列类型
  …
  );

  列类型	说明
  int	整数
  float	浮点数
  varchar(长度)	文本，长度为数字，为最大长度限制
  date	日期
  timestamp	时间戳

1.7 DML - 数据操作

• 插入INSERT：INSERT INTO表[(列1，列2，…，列N)] VALUES(值1，值2，…，值N) [，(值1，值2，…，值N)，…，(值1，值2，…，值N)];

• 删除DELETE：DELETE FROM 表名 [WHERE 条件判断];

• 更新UPDATE：UPDATE 表名 SET 列=值 [WHERE 条件判断];

• 

1.8 DQL - 查询和计算数据

1.8.1 基础数据查询

语法：SELECT 字段列表 |* FROM 表

1.8.2基础数据查询 - 过滤

语法：SELECT 字段列表 |* FROM 表 WHERE 条件判断

1.8.3 分组聚合

语法：SELECT 字段| 聚合函数 FROM 表 [WHERE 条件] GROUP BY 列

聚合函数：

• SUM(列) 求和

• AVG(列) 求平均值

• MIN(列) 求最小值

• MAX(列) 求最大值

• COUNT(列|*) 求数量

1.8.4 结果排序

语法：

SELECT 列|聚合函数|* FROM 表

WHERE …

GROUP BY …

ORDER BY … [ASC | DESC]

1.8.5 结果分页限制

语法：

SELECT 列|聚合函数|* FROM 表

WHERE …

GROUP BY …

ORDER BY … [ASC | DESC]

LIMIT n[, m]

执行顺序：FROM->WHERE->GROUP BY与聚合函数 -> SELECT -> ORDER BY -> LIMIT

1.9 Python - MySQL

1.9.1 pymysql

基础使用

安装：pip install pymysql

创建到MySQL的数据库链接

from pymysql import Connection
# 获取到MySQL数据库的链接对象
conn = Connection(
    host="localhost",    # 主机名
    port=3306,           # 端口
    user="root",         # 账户名
    password="123456"    # 密码
)

print(conn.get_server_info()) # 打印MySQL数据库信息

conn.close() # 关闭到数据库的链接

执行SQL语句

from pymysql import Connection
# 获取到MySQL数据库的链接对象
conn = Connection(
    host="localhost",    # 主机名
    port=3306,           # 端口
    user="root",         # 账户名
    password="123456"    # 密码
)

cursor = conn.cursor() # 获取游标对象
conn.select_db("world") # 选择数据库
cursor.execute("select * from student") # 用游标对象，执行SQL语句
results: tuple = cursor.fetchall() # 获取查询结果
for r in results:
    print(r)
conn.close() # 关闭到数据库的链接

1.9.2 数据插入

commit提交

pymysql在执行数据插入或其他产生数据更改的SQL语句时，默认是需要提交更改的，通过代码确认该更改行为

链接对象.commit()即可确认此行为

from pymysql import Connection
# 获取到MySQL数据库的链接对象
conn = Connection(
    host="localhost",    # 主机名
    port=3306,           # 端口
    user="root",         # 账户名
    password="123456"    # 密码
)

cursor = conn.cursor() # 获取游标对象
conn.select_db("world") # 选择数据库
cursor.execute("insert into student values(7, '小东', 20)") # 用游标对象，执行SQL语句
conn.commit() # 确认
conn.close() # 关闭到数据库的链接

自动commit

conn = Connection(
    host="localhost",    # 主机名
    port=3306,           # 端口
    user="root",         # 账户名
    password="123456",   # 密码
    autocommit= True     # 设置自动提交  
)

第二章：PySpark基础入门

Spark:Apache Spark是用于大规模数据处理的同一分析引擎。

Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算海量数据

PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库

2.1 PySpark库的安装

安装：pip install pyspark

构建PySpark执行环境入口对象

执行环境入口对象：类 SparkContext的 类对象

from pyspark import SparkConf,SparkContext # 导包

conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(("test_spark")) # 创建SparkConf类对象

sc = SparkContext(conf=conf) # 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象

print(sc.version) # 打印PySpark的运行版本

sc.stop() # 停止SparkContext对象的运行

SparkContext类对象，是PySpark编程中一切功能的入口

2.2 PySpark编程步骤

PySpark编程，主要分三大步骤：

• 数据输入：通过SparkContext类对象的成员方法完成对数据的读取操作，读取后获得RDD类对象

• 数据处理计算：通过RDD类对象的成员方法，完成各种数据计算的需求

• 数据输出：将处理完的RDD对象，调用各种成员方法完成写出文件、转换为list等操作

2.3 PySpark编程模型

• 通过SparkContext对象完成数据输入

• 输入数据后得到RDD对象，对RDD对象进行迭代计算

• 最终通过RDD对象的成员方法完成数据输出

2.4 数据输入

2.4.1 RDD对象

RDD全称为：弹性分布式数据集

PySpark针对数据的处理，都以RDD对象作为载体

• 数据存储在RDD内

• 各类数据的计算方法，也都为RDD的成员方法

• RDD的数据计算方法，返回值依然是RDD对象

2.4.2 Python数据容器转RDD对象

通过SparkContext对象的parallelize成员方法，将list\tuple\set\dict\str转为PySpark的RDD对象

在转换时，需注意字符串会被拆成一个个的字符，存入RDD对象中，字典仅有key会被存入RDD对象中。

from pyspark import SparkConf,SparkContext # 导包
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(("test_spark")) # 创建SparkConf类对象
sc = SparkContext(conf=conf) # 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象

rdd1 = sc.parallelize([1, 2, 3])
rdd2 = sc.parallelize((1, 2, 3))
rdd3 = sc.parallelize("hello")
rdd4 = sc.parallelize({1, 2, 3})
rdd5 = sc.parallelize({"key1":1, "key2": 2})

print(rdd1.collect()) # 输出RDD内容
print(rdd2.collect()) # 输出RDD内容
print(rdd3.collect()) # 输出RDD内容
print(rdd4.collect()) # 输出RDD内容
print(rdd5.collect()) # 输出RDD内容

sc.stop() # 停止SparkContext对象的运行

2.4.3 读取文件转RDD对象

通过SparkContext入口对象，读取文件，构建出RDD对象

from pyspark import SparkConf,SparkContext # 导包
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName(("test_spark")) # 创建SparkConf类对象
sc = SparkContext(conf=conf) # 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
rdd = sc.textFile("E:/learn - coding/Python/2024_04_13/hello.txt")
print(rdd.collect())
sc.stop() # 停止SparkContext对象的运行

2.5 数据计算

2.5.1 map方法

PySpark的数据计算，都基于RDD对象进行的，依赖于RDD对象中内置丰富的成员方法(算子)

map算子：将RDD的数据一条条处理，返回新的RDD

语法：

rdd.map(func)
# func: f:(T) -> U
# f：表示这是一个函数或方法
# (T) -> U 表示的是方法的定义
# () 表示传入参数，(T)表示传入1个参数，()表示没有传入参数
# T 泛型的代称，在这表示任意类型
# U 泛型的代称，在这表示任意类型
# -> U 表示返回值
# (T) -> U 表示这是个方法，该方法接受一个参数传入，传入参数类型不限，返回一个返回值，返回值类型不限
# (A) -> A 表示这是个方法，该方法接受一个参数传入，传入参数类型不限，返回一个返回值，返回值类型和传入参数类型一致