深度对比Python操作MySQL、MongoDB、Oracle数据库！

小鱼儿 2022-08-28 03:43 143阅读 0赞

作为数据分析师，掌握一门数据库语言，是很有必要的。

今天黄同学就带着大家学习两个关系型数据库MySQL、Oracle，了解一个非关系数据库MongoDB。

对于数据分析师来说，学习数据库最重要的就是学习它们的查询功能。这篇文章就以这个为切入点，为大家讲述如何用Python操作这3个数据库。  
![在这里插入图片描述][039d91e0f5004beaab4193f0e8b96b8b.png]

## 1. Python操作Oracle数据库 ##

这一部分的难点在于：环境配置有点繁琐。不用担心，我为大家写了一篇关于[Oracle环境配置][Oracle]的文章。

Python操作Oracle使用的是cx\_Oracle库。需要我们使用如下命令提前安装：

pip insatll cx_Oracle

#### ① Python链接Oracle服务器的3种方式 ####

# ① 用户名、密码和监听写在一起
    import cx_Oracle
    db = cx_Oracle.connect('scott/a123456@DESKTOP-V4LKB10:1521/orcl')
    
    # ② 用户名、密码和监听分开写
    import cx_Oracle
    db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
    
    # ③ 配置监听并连接
    import cx_Oracle
    moniter = cx_Oracle.makedsn('192.168.2.1',1521,'orcl')
    db = cx_Oracle.connect('scott','a123456',moniter)

#### ② Python怎么获取Oracle中的数据？ ####

这里有三种常用的方法，分别为大家进行介绍。

###### Ⅰ fetchone()：一次获取一条记录； ######

import cx_Oracle
    # 注意：一定要加下面这两行代码，负责会中文乱码；
    import os
    os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
    
    db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
    cursor = db.cursor()
    
    cursor.execute('select count(*) from emp1')
    aa = cursor.fetchone()
    print(aa)
    cursor.execute('select ename,deptno,sal from emp1')     
    for i in range(aa[0]):
        a,b,c = cursor.fetchone()
        d = "我的名字叫{}，所在部门是{}，工资是{}美元".format(a,b,c)
        display(d)
    db.close()

结果如下：  
![在这里插入图片描述][da9280a7a2b04b329250985ab4d85908.png]

###### Ⅱ fetchall()：一次获取所有记录； ######

import cx_Oracle
    # 注意：一定要加下面这两行代码，负责会中文乱码；
    import os
    os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
    
    db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
    cursor = db.cursor()
    
    cursor.execute('select ename,deptno,sal from emp1')    
    aa = cursor.fetchall()
    # print(aa)
    for a,b,c in aa:
        d = "我的名字叫{}，所在部门是{}，工资是{}美元".format(a,b,c)
        display(d)
    db.close()

结果如下：  
![在这里插入图片描述][2339747e739d4f67ac408139fc51a31b.png]

###### Ⅲ 使用pandas中的read\_sql()方法，将提取到的数据直接转化为DataFrame进行操作； ######

import cx_Oracle
    import pandas as pd
    import os
    os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
    
    db = cx_Oracle.connect("scott","a123456","192.168.2.1:1521/orcl")
    cursor = db.cursor()
    
    df1 = pd.read_sql("select * from emp where deptno=20",db)
    display(df1)
    
    df2 = pd.read_sql("select * from emp where deptno=30",db)
    display(df2)

结果如下：  
![在这里插入图片描述][91b6a764590d435f9fdf4efcb6d1d590.png]

## 2. Python操作MySQL数据库 ##

MySQL数据库应该是国内应用最多的数据库。大多数公司一般都是使用的该数据库。这也就是很多学生在毕业之前都会选择学习该数据库知识，用于面试。

Python操作MySQL使用的是cx\_Oracle库。需要我们使用如下命令提前安装：

pip insatll pymysql

更多细节参考：[Python操作Oracle详解！][Python_Oracle]

#### ① Python链接MySQL服务器 ####

import pymysql 
    
    db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',password='123456',port=3306,db='spiders',charset=' utf8')

这里面有六个参数，需要为大家一一介绍一下：

*  参数host：mysql服务器所在的主机的ip；
 *  参数user：用户名；
 *  参数password：密码；
 *  参数port：连接的mysql主机的端口，默认是3306；
 *  参数db：连接的数据库名；
 *  参数charset：当读取数据出现中文会乱码的时候，需要我们设置一下编码；我们使用python操作数据库的时候，那么python就相当于是client，我们是用这个client来操作mysql的server服务器，python3默认采用的utf8字符集，我的mysql服务器默认采用latin1字符集，因此mysql中创建的每张表，都是建表的时候加了utf8编码的，因此这里设置的应该就是connection连接器的编码；

#### ② Python怎么获取MySQL中的数据？ ####

###### Ⅰ fetchone()：一次获取一条记录； ######

import  pymysql
     
    db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',db='huangwei',password='123456',port=3306,charset='utf8')
                         
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute('select count(*) from person')
    aa = cursor.fetchone()
    print(aa)
    cursor.execute('select name,age from person')    
    for i in range(aa[0]):
        a,b = cursor.fetchone()
        c = "我的名字叫{}，今年{}岁".format(a,b)
        display(c)
    db.close()

结果如下：  
![在这里插入图片描述][f7bc233a2e2943f4b135d05ccc1d8dee.png]

###### Ⅱ fetchall()：一次获取所有记录； ######

import  pymysql
     
    db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',db='huangwei',password='123456',port=3306,charset='utf8')
                         
    cursor = db.cursor()
    cursor.execute('select name,age from person')
    aa = cursor.fetchall()
    # print(aa)
    for a,b in aa:
        c = "我的名字叫{}，今年{}岁".format(a,b)
        display(c)
    db.close()

结果如下：  
![在这里插入图片描述][83aac54c5e984af38a64cde1006dc364.png]

###### Ⅲ 使用pandas中的read\_sql()方法，将提取到的数据直接转化为DataFrame进行操作； ######

import pymysql 
    import pandas as pd
    
    db = pymysql.connect(host='localhost',user='root',db='huangwei',password='123456',port=3306,charset='utf8')
    cursor = db.cursor()
    
    df1 = pd.read_sql("select * from student where ssex='男'",db)
    display(df1)
    
    df2 = pd.read_sql("select * from student where ssex='女'",db)
    display(df2)

结果如下：  
![在这里插入图片描述][c5084531b337411aa4eb737a4d47747b.png]

## 3. Python操作MongoDB数据库 ##

这一部分主要带大家对比学习：关系型数据和非关系型数据库的不同之处。咱们了解一下即可，不必过深研究，因为数据分析师基本不会使用这种数据库。

Python操作MongoDB使用的是pymongo库。需要我们使用如下命令提前安装：

pip insatll pymongo

更多细节参考：[Python操作MongoDB详解！][Python_MongoDB]

#### ① Python链接MongoDB服务器 ####

from pymongo import MongoClient
    
    conn = MongoClient("localhost",27017)

#### ② Python怎么获取MongoDB中的数据？ ####

###### Ⅰ 查询部分文档； ######

res = collection.find({
       "age"： {
       "$gte"： 19}})
    for row in res：
    	print(row)

###### Ⅱ 查询所有文档； ######

res = collection.find()
    for row in res：
    	print(row)

###### Ⅲ 统计查询； ######

res = collection.find().count()
    print(res)

###### Ⅳ 根据 id 查询； ######

这里需要引入第三方库。

from bson.objectid import ObjectId
    res = collection.find({
       "_id"：ObjectId("5cc506289e1d88c95465488e")})
    print(res[0])

###### Ⅴ 升序排序； ######

res = collection.find().sort("age")
    for row in res：
    	print(row)

###### Ⅵ 降序排序； ######

这里也需要引入第三方库。

import pymongo
    res = collection.find().sort("age",pymongo.DESCENDING)
    for row in res：
    	print(row)

###### Ⅶ 分页查询 ######

res = collection.find().limit(3).skip(5)
    for row in res：
    	print(row)

[039d91e0f5004beaab4193f0e8b96b8b.png]: /images/20220828/15fb69d5352949348136f0d286f75af4.png
[Oracle]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNDE5NTc0Ng==&mid=2247511155&idx=1&sn=e4035e88a7a06e19ea214be9e107a5eb&chksm=c08857bef7ffdea8ea247770f1062103623e68409c73b8575c4716abbdcb99de972b4cd8d349&token=510585956&lang=zh_CN#rd
[da9280a7a2b04b329250985ab4d85908.png]: /images/20220828/b55cca5f9ada413e81e659bc81c1e446.png
[2339747e739d4f67ac408139fc51a31b.png]: /images/20220828/45f7b5b1c43e4866bd5ffb1b3d6495de.png
[91b6a764590d435f9fdf4efcb6d1d590.png]: /images/20220828/e80b2997243d4b2785f514d15b82b123.png
[Python_Oracle]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNDE5NTc0Ng==&tempkey=MTEzNV80V1JSTFVhUFFPblFNYXBGT0NfeHJGb2xSeXpJSEk2VkFMV1pZUGF1dEtwbVpmenJWc2xtQksxWjBBUUxiTlB4VDZ6bmYtVnh6SngxMzVDa2ZnSGtROHltTUV6LTFuVXNBNENQVDNDUEsyNGRzQlAxY1pyZ1VtSmoyNW15ZThrQmRUcDF1YlJsR09aMzJ6bkd1RmhzN3NhdTY5RmxncjJLUjVjZEN3fn4=&chksm=4088cb3377ff42253b86c1a14eba428b3f54223051de54e434de34134c6917205459582414dc&__mpa_temp_link_flag=1&token=510585956#rd
[f7bc233a2e2943f4b135d05ccc1d8dee.png]: /images/20220828/ed822128bb88407da2f2dab7501fa854.png
[83aac54c5e984af38a64cde1006dc364.png]: /images/20220828/8fda0cf1c7cd4c6eae9928ebb7f69c06.png
[c5084531b337411aa4eb737a4d47747b.png]: /images/20220828/90ba0cd1f2dd46dfae6dbc6d52a35d3c.png
[Python_MongoDB]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNDE5NTc0Ng==&mid=2247545171&idx=2&sn=03f5ceb4e75c293f31314b8134e2d3a6&chksm=c088ca9ef7ff43888e9a379c328fbca1a919cbecd7640c5e343882c193a0c319d21c15fa3259&token=510585956&lang=zh_CN#rd