完成实验7和报告

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Jingfan Ke 2024-06-03 23:34:50 +08:00
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@ -0,0 +1,459 @@
<h1><center>课程作业</center></h1>
<div style="text-align: center;">
<div><span style="display: inline-block; width: 65px; text-align: center;">课程名称</span><span style="display: inline-block; width: 25px;">:</span><span style="display: inline-block; width: 210px; font-weight: bold; text-align: left;">数据库系统原理</span></div>
<div><span style="display: inline-block; width: 65px; text-align: center;">作业次数</span><span style="display: inline-block; width: 25px;">:</span><span style="display: inline-block; width: 210px; font-weight: bold; text-align: left;">作业#7</span></div>
<div><span style="display: inline-block; width: 65px; text-align: center;">学号</span><span style="display: inline-block; width: 25px;">:</span><span style="display: inline-block; width: 210px; font-weight: bold; text-align: left;">21281280</span></div>
<div><span style="display: inline-block; width: 65px; text-align: center;">姓名</span><span style="display: inline-block; width: 25px;">:</span><span style="display: inline-block; width: 210px; font-weight: bold; text-align: left;">柯劲帆</span></div>
<div><span style="display: inline-block; width: 65px; text-align: center;">班级</span><span style="display: inline-block; width: 25px;">:</span><span style="display: inline-block; width: 210px; font-weight: bold; text-align: left;">物联网2101班</span></div>
<div><span style="display: inline-block; width: 65px; text-align: center;">指导老师</span><span style="display: inline-block; width: 25px;">:</span><span style="display: inline-block; width: 210px; font-weight: bold; text-align: left;">郝爽</span></div>
<div><span style="display: inline-block; width: 65px; text-align: center;">修改日期</span><span style="display: inline-block; width: 25px;">:</span><span style="display: inline-block; width: 210px; font-weight: bold; text-align: left;">2024年6月3日</span></div>
</div>
---
[TOC]
# 1. 题目1
> **一、 存储过程和触发器实验**
>
> 1. 请在你选用的数据库平台上,针对你的应用场景,对如下操作至少各实现一个存储过程:
> 1. 单表或多表查询
> 2. 数据插入
> 3. 数据删除
> 4. 数据修改
>
> 2. 通过ODBC、OLEDB、JDBC或任意其他的途径在前端程序C/S或B/S模式中调用所实现的后台存储过程。
>
> 3. 在你的案例场景中,分别设计并实现一个由数据插入、数据更新、数据删除所引发的触发器(前触发或后触发都可以),测试触发器执行效果。
## 1.1. 创建存储过程
1. 单表或多表查询
用于确认用户登录的密码。
查询指定用户ID的密码与用户输入的密码匹配。
```mysql
CREATE PROCEDURE VerifyUser(
IN p_id BIGINT,
IN p_password VARCHAR(255),
OUT verify_status VARCHAR(255)
)
BEGIN
DECLARE id_exist INT DEFAULT 0;
DECLARE record_password VARCHAR(255);
SELECT COUNT(*) INTO id_exist
FROM passengers
WHERE ID = p_id;
IF id_exist = 0 THEN
SET verify_status = 'NO_USER';
ELSE
SELECT `Password` INTO record_password
FROM passengers
WHERE ID = p_id;
IF record_password != p_password THEN
SET verify_status = 'WRONG_PASSWORD';
ELSE
SET verify_status = 'USER_VERIFIED';
END IF;
END IF;
END;
```
2. 数据插入
用户注册信息插入。
```mysql
CREATE PROCEDURE RegisterPassenger(
IN p_id BIGINT,
IN p_name VARCHAR(255),
IN p_phone_number BIGINT,
IN p_password VARCHAR(255),
OUT result_message VARCHAR(255)
)
BEGIN
INSERT INTO passengers (ID, `Name`, Phone_number, `Password`)
VALUES (p_id, p_name, p_phone_number, p_password);
SET result_message = '注册成功';
END;
```
3. 数据删除和修改
```mysql
CREATE PROCEDURE ModifyPassengerInfo(
IN p_id BIGINT,
IN p_modify_type VARCHAR(255),
IN p_new_password VARCHAR(255),
IN p_phone_number BIGINT,
OUT result_message VARCHAR(255)
)
BEGIN
IF p_modify_type = 'delete account' THEN
DELETE FROM passengers WHERE ID = p_id;
SET result_message = '删除账户成功';
ELSEIF p_modify_type = 'modify Password' THEN
UPDATE passengers SET `Password` = p_new_password WHERE ID = p_id;
SET result_message = '修改密码成功';
ELSEIF p_modify_type = 'modify Phone_Number' THEN
UPDATE passengers SET Phone_number = p_phone_number WHERE ID = p_id;
SET result_message = '修改手机号成功';
ELSE
SET result_message = '无效的修改类型';
END IF;
END;
```
## 1.2.调用存储过程
与实验五的逻辑一致将后台python执行sql语句改为调用存储过程。
1. 数据插入
将用户注册输入的信息插入表中。使用 `callproc` 方法调用存储过程,接着使用 `fetchall()` 方法获取存储过程的输出结果(这里起到清空输入缓冲区的作用),然后再调用 `execute` 方法执行 `SELECT` 操作,获取 `OUT` 参数。
需要注意的是,不能直接 `SELECT <@参数名称>` ,而是 `SELECT <@_{存储过程名称}_{参数序号}>` ,并且使用 `fetchone()` 方法得到一个字典,参数的值为字典中键 `'@_{存储过程名称}_{参数序号}'` 对应的值。
```python
if request.method == 'POST':
id = request.form['cardCode']
name = request.form['name']
phone_number = request.form['mobileNo']
password = request.form['encryptedPassword']
db = get_db()
cursor = db.cursor()
try:
cursor.callproc('RegisterPassenger', (id, name, phone_number, password, "@result_message"))
cursor.fetchall()
cursor.execute("SELECT @_RegisterPassenger_4;")
result_message = cursor.fetchone()['@_RegisterPassenger_4']
print(result_message)
flash(result_message)
db.commit()
except pymysql.MySQLError as e:
db.rollback()
if e.args[0] == 1644: # SQLSTATE 45000 corresponds to error code 1644
flash("乘客已存在,无法重复注册")
else:
print(e)
flash("数据库异常,注册失败")
db.close()
```
2. 数据删除、修改
```python
class ModifyInfo:
def __init__(self, form: Dict[str, str]):
self.id = form['cardCode']
modifyType = form['modifyType']
self.new_password = form['encryptedNewPassword']
self.phone_number = form['mobileNo'] if form['mobileNo'] != "" else "11111111111"
modifyType2command = {
'1': 'delete account',
'2': 'modify Password',
'3': 'modify Phone_Number'
}
self.command = modifyType2command[modifyType]
def get_args(self):
return (self.id, self.command, self.new_password, self.phone_number, "@result_message")
def get_ok_message(self, cursor):
cursor.execute("SELECT @_ModifyPassengerInfo_4;")
return cursor.fetchone()['@_ModifyPassengerInfo_4']
modifyInfo = ModifyInfo(request.form)
try:
cursor.callproc('ModifyPassengerInfo', modifyInfo.get_args())
cursor.fetchall()
db.commit()
flash(modifyInfo.get_ok_message(cursor))
except pymysql.MySQLError as e:
db.rollback()
if e.args[0] == 1644: # SQLSTATE 45000 corresponds to error code 1644
flash("用户不存在,无法修改")
else:
print(e)
flash("数据库异常,修改失败")
db.close()
```
完整代码见附件。
## 1.3. 触发器实现
在用户注册、修改账户数据之前,必须验证用户是否存在。
- 用户注册时若用户ID已存在在表中则不可再插入相同的ID的数据。
```mysql
CREATE TRIGGER BeforeInsertPassenger
BEFORE INSERT ON passengers
FOR EACH ROW
BEGIN
DECLARE id_exist INT DEFAULT 0;
SELECT COUNT(*) INTO id_exist
FROM passengers
WHERE ID = NEW.ID;
IF id_exist != 0 THEN
SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = '乘客已存在,无法重复注册';
END IF;
END;
```
- 用户修改数据时若用户ID不存在在表中则不可修改。
```mysql
CREATE TRIGGER BeforeModifyPassengerInfo
BEFORE UPDATE ON passengers
FOR EACH ROW
BEGIN
DECLARE id_exist INT DEFAULT 0;
SELECT COUNT(*) INTO id_exist
FROM passengers
WHERE ID = NEW.ID;
IF id_exist = 0 THEN
SIGNAL SQLSTATE '45000' SET MESSAGE_TEXT = '用户不存在,无法修改';
END IF;
END;
```
经过测试,结果与实验四一致,系统能够正确向用户发出错误警告。
# 2. 题目2
> **索引实验**
>
> 1) 结合作业#3针对你的数据库中的一个表编写简单的数据查询查询语句应包括单个涉及非主属性等值比较的查询条件设该非主属性为A具体属性结合业务背景和数据插入语句程序应能在终端或服务器以文件形式记录每次数据读写操作的耗时。
> 2) 无索引测试执行查询查询条件不包含主码且不存在针对属性A建立的索引记录不同数据规模下的查询时间
> 3) 有索引测试针对属性A建立索引采用与2中相同的查询记录不同数据规模下的查询时间。
> 4) 分析实验数据,制作图表,比较有索引和无索引的情况下,查询时间随数据量增加的变化情况,分析导致实验结果的原因。
## 2.1. 编写程序
调库,设置数据量为 100,000 。
```python
import pymysql
import random
from tqdm import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
N = 100000 # 十万条数据
```
连接数据库。
```python
db = pymysql.connect(
host='127.0.0.1', user='kejingfan',
password='PASSWORD', database='DBLab_7_2'
)
cursor = db.cursor()
```
初始化数据库,创建两个表。两个表的主属性为 `ID` ,用于测试的非主属性是 `Phone_number`
- 在表 `passengers_no_index` 中**不针对** `Phone_number` 建立索引;
- 在表 `passengers_with_index` 中**针对** `Phone_number` 建立索引。
使用 `SET profiling = 1;` 设置使用 `PROFILES` 记录近15次操作中每次操作的时间花费。该时间花费是 MySQL 内部的计时,没有网络延迟等误差影响计算结果。
```python
sql_statements = [
"SET profiling = 1;",
"DROP TABLE IF EXISTS passengers_no_index;",
"DROP TABLE IF EXISTS passengers_with_index;",
"""
CREATE TABLE passengers_no_index (
ID BIGINT PRIMARY KEY,
`Name` VARCHAR (255) NOT NULL,
Phone_number BIGINT NOT NULL,
`Password` VARCHAR (255) NOT NULL,
CHECK (ID REGEXP '^\\\\d{18}$'),
CHECK (Phone_number REGEXP '^\\\\d{11}$')
);
""",
"""
CREATE TABLE passengers_with_index (
ID BIGINT PRIMARY KEY,
`Name` VARCHAR (255) NOT NULL,
Phone_number BIGINT NOT NULL,
`Password` VARCHAR (255) NOT NULL,
CHECK (ID REGEXP '^\\\\d{18}$'),
CHECK (Phone_number REGEXP '^\\\\d{11}$')
);
""",
"CREATE INDEX idx_phone_number ON passengers_with_index (Phone_number);",
]
for sql in sql_statements:
cursor.execute(sql)
db.commit()
```
初始化写入的数据,并定义数组存储数据。
```python
id_list = random.sample(range(100000000000000000, 1000000000000000000), N)
phone_number_list = random.sample(range(10000000000, 20000000000), N)
insert_times = {
'passengers_no_index': [],
'passengers_with_index': []
}
query_times = {
'passengers_no_index': [],
'passengers_with_index': []
}
```
分别对表 `passengers_no_index` 和表 `passengers_with_index` 进行插入操作,并读取 `PROFILES` 中的计时数据,写入列表中。
```python
for table_name in ['passengers_no_index', 'passengers_with_index']:
print(f"操作数据表 {table_name} ")
insert_sql = f'''
INSERT INTO {table_name} (ID, `Name`, Phone_number, `Password`)
VALUES (%s, %s, %s, %s);
'''
query_sql = f'''
SELECT * FROM {table_name}
WHERE Phone_number = %s;
'''
for i in tqdm(range(N)):
cursor.execute(insert_sql, (id_list[i], 'kejingfan', phone_number_list[i], 'password'))
db.commit()
cursor.execute(query_sql, (phone_number_list[random.randint(0, i)],))
cursor.execute("SHOW PROFILES;")
profiles = cursor.fetchall()[-3:]
profile = profiles[0]
if "INSERT INTO" in profile[2]:
insert_times[table_name].append(profile[1])
profile = profiles[-1]
if "SELECT * FROM" in profile[2]:
query_times[table_name].append(profile[1])
cursor.close()
db.close()
```
```
操作数据表 passengers_no_index
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100000/100000 [20:55<00:00, 79.67it/s]
操作数据表 passengers_with_index
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 100000/100000 [13:12<00:00, 126.20it/s]
```
导出数据为 csv 文件,并画图(将 100,000 条数据每 100 条做平均,使得折线图平滑易读):
```python
data = {
'insert_times_no_index': insert_times['passengers_no_index'],
'insert_times_with_index': insert_times['passengers_with_index'],
'query_times_no_index': query_times['passengers_no_index'],
'query_times_with_index': query_times['passengers_with_index']
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('performance_times.csv', index=True)
def get_average_per_n(data, n):
return [np.mean(data[i:i + n]) for i in range(0, len(data), n)]
avg_insert_times_no_index = get_average_per_n(insert_times['passengers_no_index'], 1000)
avg_insert_times_with_index = get_average_per_n(insert_times['passengers_with_index'], 1000)
avg_query_times_no_index = get_average_per_n(query_times['passengers_no_index'], 1000)
avg_query_times_with_index = get_average_per_n(query_times['passengers_with_index'], 1000)
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(range(len(avg_insert_times_no_index)), avg_insert_times_no_index, label='No Index Insert Time')
plt.plot(range(len(avg_insert_times_with_index)), avg_insert_times_with_index, label='With Index Insert Time')
plt.xlabel('Number of Insertions (in thousands)')
plt.ylabel('Time (s)')
plt.title('Average Insert Time vs Number of Insertions')
plt.legend()
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(range(len(avg_query_times_no_index)), avg_query_times_no_index, label='No Index Query Time')
plt.plot(range(len(avg_query_times_with_index)), avg_query_times_with_index, label='With Index Query Time')
plt.xlabel('Number of Queries (in thousands)')
plt.ylabel('Time (s)')
plt.title('Average Query Time vs Number of Queries')
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()
```
## 2.2. 实验结果及比较
![output_ubuntu](images\output_ubuntu.png)
可见对于查询操作:
- **有索引**的表耗时为常数;
- **无索引**的表耗时与数据量呈正比例增长。
对于插入操作:
- **无索引**的表插入耗时一开始较多,最后趋于平稳;
- **有索引**的表插入耗时变化较为平稳,但始终比无索引的用时多约 10 倍。
以上运行结果的实验环境1为
| 操作系统 | CPU |
| ---------------------------------- | ---------------------------------------------- |
| Ubuntu 22.04.16.5.0-35-generic | 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 20 核) |
我又用以下的实验环境2重新运行实验
| 操作系统 | CPU |
| ---------------------------------- | --------------------------------------------- |
| 5.15.146.1-microsoft-standard-WSL2 | 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1165G7 8 核) |
结果为:
![output_wsl](images\output_wsl.png)
对于查询操作结果用时比实验环境1运行用时多硬件性能导致但相对性能相近
- **有索引**的表耗时为常数;
- **无索引**的表耗时与数据量呈正比例增长。
对于插入操作:
- 两个表的插入用时均不稳定;
- **有索引**的表比**无索引**的用时少。
## 2.3. 实验结论
综合以上两个实验环境的运行结果,得出结论:
在重复数据少的属性上,建立索引有助于减少查询时间。但是建立索引可能对插入耗时造成无稳定的影响(具体影响因硬件和操作系统不同而不同)。

View File

@ -1,22 +0,0 @@
执行语句: DROP TABLE IF EXISTS passengers;
执行语句: DROP TRIGGER IF EXISTS BeforeInsertPassenger;
执行语句: DROP TRIGGER IF EXISTS BeforeModifyPassengerInfo;
执行语句: DROP PROCEDURE IF EXISTS RegisterPassenger;
执行语句: DROP PROCEDURE IF EXISTS VerifyUser;
执行语句: DROP PROCEDURE IF EXISTS ModifyPassengerInfo;
执行语句: CREATE TABLE passengers (
ID BIGINT PRIMARY KEY,
`Name` VARCHAR (255) NOT NULL,
Phone_number BIGINT UNIQUE NOT NULL,
`Password` VARCHAR (255) NOT NULL,
CHECK (ID REGEXP '^\\d{18}$'),
CHECK (Phone_number REGEXP '^\\d{11}$')
);
执行语句: DELIMITER //
CREATE TRIGGER BeforeInsertPassenger
BEFORE INSERT ON passengers
FOR EACH ROW
BEGIN
DECLARE id_exist INT DEFAULT 0;
执行过程中出现错误: (1064, "You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'DELIMITER //\n\nCREATE TRIGGER BeforeInsertPassenger\nBEFORE INSERT ON passengers\nF' at line 1")

View File

@ -4,7 +4,7 @@ import pymysql
db_config = {
'host': 'localhost',
'user': 'kejingfan',
'password': 'KJF2811879',
'password': 'xxxxxxxx',
'database': 'DBLab_7_1',
'charset': 'utf8mb4',
'cursorclass': pymysql.cursors.DictCursor

View File

@ -10,7 +10,7 @@ app.secret_key = os.environ.get('SECRET_KEY', 'OPTIONALSECRETKEY')
def get_db():
return pymysql.connect(
host='localhost', user='kejingfan',
password='KJF2811879', database='DBLab_7_1',
password='xxxxxxxx', database='DBLab_7_1',
charset='utf8mb4',
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
)

Binary file not shown.