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数据表基本操作

来源:http://www.logblo.com 作者:金沙棋牌 时间:2019-11-05 18:52

一、表操作

1、创建表

1 create table 表名(
2     列名  类型  是否可以为空,
3     列名  类型  是否可以为空
4 )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

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1         是否可空,null表示空,非字符串
2             not null    - 不可空
3             null        - 可空

是否可以为空

图片 3图片 4

1         默认值,创建列时可以指定默认值,当插入数据时如果未主动设置,则自动添加默认值
2             create table tb1(
3                 nid int not null defalut 2,
4                 num int not null
5             )

默认值

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 1 自增,如果为某列设置自增列,插入数据时无需设置此列,默认将自增(表中只能有一个自增列)
 2             create table tb1(
 3                 nid int not null auto_increment primary key,
 4                 num int null
 5             )
 6             或
 7             create table tb1(
 8                 nid int not null auto_increment,
 9                 num int null,
10                 index(nid)
11             )
12             注意:1、对于自增列,必须是索引(含主键)。
13                  2、对于自增可以设置步长和起始值
14                      show session variables like 'auto_inc%';
15                      set session auto_increment_increment=2;
16                      set session auto_increment_offset=10;
17 
18                      show global  variables like 'auto_inc%';
19                      set global auto_increment_increment=2;
20                      set global auto_increment_offset=10;

自增

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主键,一种特殊的唯一索引,不允许有空值,如果主键使用单个列,则它的值必须唯一,如果是多列,则其组合必须唯一。
            create table tb1(
                nid int not null auto_increment primary key,
                num int null
            )
            或
            create table tb1(
                nid int not null,
                num int not null,
                primary key(nid,num)
            )

主键

图片 9图片 10

 1 外键,一个特殊的索引,只能是指定内容
 2             creat table color(
 3                 nid int not null primary key,
 4                 name char(16) not null
 5             )
 6 
 7             create table fruit(
 8                 nid int not null primary key,
 9                 smt char(32) null ,
10                 color_id int not null,
11                 constraint fk_cc foreign key (color_id) references color(nid)
12             )

外键

2、删除表

1 drop table 表名

3、清空表

1 delete from 表名
2 truncate table 表名

4、修改表

 1 添加列:alter table 表名 add 列名 类型
 2 删除列:alter table 表名 drop column 列名
 3 修改列:
 4         alter table 表名 modify column 列名 类型;  -- 类型
 5         alter table 表名 change 原列名 新列名 类型; -- 列名,类型
 6   
 7 添加主键:
 8         alter table 表名 add primary key(列名);
 9 删除主键:
10         alter table 表名 drop primary key;
11         alter table 表名  modify  列名 int, drop primary key;
12   
13 添加外键:alter table 从表 add constraint 外键名称(形如:FK_从表_主表) foreign key 从表(外键字段) references 主表(主键字段);
14 删除外键:alter table 表名 drop foreign key 外键名称
15   
16 修改默认值:ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i SET DEFAULT 1000;
17 删除默认值:ALTER TABLE testalter_tbl ALTER i DROP DEFAULT;

5、基本数据类型

MySQL的数据类型大致分为:数值、时间和字符串

图片 11图片 12

  1 bit[(M)]
  2             二进制位(101001),m表示二进制位的长度(1-64),默认m=1
  3 
  4         tinyint[(m)] [unsigned] [zerofill]
  5 
  6             小整数,数据类型用于保存一些范围的整数数值范围:
  7             有符号:
  8                 -128 ~ 127.
  9             无符号:
 10 ~ 255
 11 
 12             特别的: MySQL中无布尔值,使用tinyint(1)构造。
 13 
 14         int[(m)][unsigned][zerofill]
 15 
 16             整数,数据类型用于保存一些范围的整数数值范围:
 17                 有符号:
 18                     -2147483648 ~ 2147483647
 19                 无符号:
 20 ~ 4294967295
 21 
 22             特别的:整数类型中的m仅用于显示,对存储范围无限制。例如: int(5),当插入数据2时,select 时数据显示为: 00002
 23 
 24         bigint[(m)][unsigned][zerofill]
 25             大整数,数据类型用于保存一些范围的整数数值范围:
 26                 有符号:
 27                     -9223372036854775808 ~ 9223372036854775807
 28                 无符号:
 29  ~  18446744073709551615
 30 
 31         decimal[(m[,d])] [unsigned] [zerofill]
 32             准确的小数值,m是数字总个数(负号不算),d是小数点后个数。 m最大值为65,d最大值为30。
 33 
 34             特别的:对于精确数值计算时需要用此类型
 35                    decaimal能够存储精确值的原因在于其内部按照字符串存储。
 36 
 37         FLOAT[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
 38             单精度浮点数(非准确小数值),m是数字总个数,d是小数点后个数。
 39                 无符号:
 40                     -3.402823466E+38 to -1.175494351E-38,
 41                     1.175494351E-38 to 3.402823466E+38
 42                 有符号:
 43                     1.175494351E-38 to 3.402823466E+38
 44 
 45             **** 数值越大,越不准确 ****
 46 
 47         DOUBLE[(M,D)] [UNSIGNED] [ZEROFILL]
 48             双精度浮点数(非准确小数值),m是数字总个数,d是小数点后个数。
 49 
 50                 无符号:
 51                     -1.7976931348623157E+308 to -2.2250738585072014E-308
 52                     2.2250738585072014E-308 to 1.7976931348623157E+308
 53                 有符号:
 54                     2.2250738585072014E-308 to 1.7976931348623157E+308
 55             **** 数值越大,越不准确 ****
 56 
 57 
 58         char (m)
 59             char数据类型用于表示固定长度的字符串,可以包含最多达255个字符。其中m代表字符串的长度。
 60             PS: 即使数据小于m长度,也会占用m长度
 61         varchar(m)
 62             varchars数据类型用于变长的字符串,可以包含最多达255个字符。其中m代表该数据类型所允许保存的字符串的最大长度,只要长度小于该最大值的字符串都可以被保存在该数据类型中。
 63 
 64             注:虽然varchar使用起来较为灵活,但是从整个系统的性能角度来说,char数据类型的处理速度更快,有时甚至可以超出varchar处理速度的50%。因此,用户在设计数据库时应当综合考虑各方面的因素,以求达到最佳的平衡
 65 
 66         text
 67             text数据类型用于保存变长的大字符串,可以组多到65535 (2**16 − 1)个字符。
 68 
 69         mediumtext
 70             A TEXT column with a maximum length of 16,777,215 (2**24 − 1) characters.
 71 
 72         longtext
 73             A TEXT column with a maximum length of 4,294,967,295 or 4GB (2**32 − 1) characters.
 74 
 75 
 76         enum
 77             枚举类型,
 78             An ENUM column can have a maximum of 65,535 distinct elements. (The practical limit is less than 3000.)
 79             示例:
 80                 CREATE TABLE shirts (
 81                     name VARCHAR(40),
 82                     size ENUM('x-small', 'small', 'medium', 'large', 'x-large')
 83                 );
 84                 INSERT INTO shirts (name, size) VALUES ('dress shirt','large'), ('t-shirt','medium'),('polo shirt','small');
 85 
 86         set
 87             集合类型
 88             A SET column can have a maximum of 64 distinct members.
 89             示例:
 90                 CREATE TABLE myset (col SET('a', 'b', 'c', 'd'));
 91                 INSERT INTO myset (col) VALUES ('a,d'), ('d,a'), ('a,d,a'), ('a,d,d'), ('d,a,d');
 92 
 93         DATE
 94             YYYY-MM-DD(1000-01-01/9999-12-31)
 95 
 96         TIME
 97             HH:MM:SS('-838:59:59'/'838:59:59')
 98 
 99         YEAR
100             YYYY(1901/2155)
101 
102         DATETIME
103 
104             YYYY-MM-DD HH:MM:SS(1000-01-01 00:00:00/9999-12-31 23:59:59    Y)
105 
106         TIMESTAMP
107 
108             YYYYMMDD HHMMSS(1970-01-01 00:00:00/2037 年某时)

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二进制数据:TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob

 

二、表内容操作

1、增

1 insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...)
2 insert into 表 (列名,列名...) values (值,值,值...),(值,值,值...)
3 insert into 表 (列名,列名...) select (列名,列名...) from 表

2、删

1 delete from 表
2 delete from 表 where id=1 and name='alex'

3、改

1 update 表 set name = 'alex' where id>1

4、查

1 select * from 表
2 select * from 表 where id > 1
3 select nid,name,gender as gg from 表 where id > 1

5、其他

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 1 a、条件
 2     select * from 表 where id > 1 and name != 'alex' and num = 12;
 3  
 4     select * from 表 where id between 5 and 16;
 5  
 6     select * from 表 where id in (11,22,33)
 7     select * from 表 where id not in (11,22,33)
 8     select * from 表 where id in (select nid from 表)
 9  
10 b、通配符
11     select * from 表 where name like 'ale%'  - ale开头的所有(多个字符串)
12     select * from 表 where name like 'ale_'  - ale开头的所有(一个字符)
13  
14 c、限制
15     select * from 表 limit 5;            - 前5行
16     select * from 表 limit 4,5;          - 从第4行开始的5行
17     select * from 表 limit 5 offset 4    - 从第4行开始的5行
18  
19 d、排序
20     select * from 表 order by 列 asc              - 根据 “列” 从小到大排列
21     select * from 表 order by 列 desc             - 根据 “列” 从大到小排列
22     select * from 表 order by 列1 desc,列2 asc    - 根据 “列1” 从大到小排列,如果相同则按列2从小到大排序
23  
24 e、分组
25     select num from 表 group by num
26     select num,nid from 表 group by num,nid
27     select num,nid from 表  where nid > 10 group by num,nid order nid desc
28     select num,nid,count(*),sum(score),max(score),min(score) from 表 group by num,nid
29  
30     select num from 表 group by num having max(id) > 10
31  
32     特别的:group by 必须在where之后,order by之前
33  
34 f、连表
35     无对应关系则不显示
36     select A.num, A.name, B.name
37     from A,B
38     Where A.nid = B.nid
39  
40     无对应关系则不显示
41     select A.num, A.name, B.name
42     from A inner join B
43     on A.nid = B.nid
44  
45     A表所有显示,如果B中无对应关系,则值为null
46     select A.num, A.name, B.name
47     from A left join B
48     on A.nid = B.nid
49  
50     B表所有显示,如果B中无对应关系,则值为null
51     select A.num, A.name, B.name
52     from A right join B
53     on A.nid = B.nid
54  
55 g、组合
56     组合,自动处理重合
57     select nickname
58     from A
59     union
60     select name
61     from B
62  
63     组合,不处理重合
64     select nickname
65     from A
66     union all
67     select name
68     from B

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安装:

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SQLAlchemy本身无法操作数据库,其必须以来pymsql等第三方插件,Dialect用于和数据API进行交流,根据配置文件的不同调用不同的数据库API,从而实现对数据库的操作,如:

4、fetch数据类型关于默认获取的数据是元祖类型,如果想要或者字典类型的数据,即:

2、获取新创建数据自增ID

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一、下载安装

1、创建表

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View Code

 

View Code

图片 21图片 22

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pymysql
 4   
 5 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
 6   
 7 # 游标设置为字典类型
 8 cursor = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor)
 9 r = cursor.execute("call p1()")
10   
11 result = cursor.fetchone()
12   
13 conn.commit()
14 cursor.close()
15 conn.close()
1 ret = session.query(Users).all()
2 ret = session.query(Users.name, Users.extra).all()
3 ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
4 ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').first()

 

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图片 25图片 26

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from sqlalchemy import create_engine


engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)

# 执行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES ('1.1.1.22', 3)"
# )

# 新插入行自增ID
# cur.lastrowid

# 执行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES(%s, %s)",[('1.1.1.22', 3),('1.1.1.221', 3),]
# )


# 执行SQL
# cur = engine.execute(
#     "INSERT INTO hosts (host, color_id) VALUES (%(host)s, %(color_id)s)",
#     host='1.1.1.99', color_id=3
# )

# 执行SQL
# cur = engine.execute('select * from hosts')
# 获取第一行数据
# cur.fetchone()
# 获取第n行数据
# cur.fetchmany(3)
# 获取所有数据
# cur.fetchall()

注:在fetch数据时按照顺序进行,可以使用cursor.scroll(num,mode)来移动游标位置,如:

View Code

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使用 Engine/ConnectionPooling/Dialect 进行数据库操作,Engine使用ConnectionPooling连接数据库,然后再通过Dialect执行SQL语句。

pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同

表结构加数据库连接

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其他

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 4 from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
 5 from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
 6 from sqlalchemy import create_engine
 7  
 8 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)
 9  
10 Base = declarative_base()
11  
12 # 创建单表
13 class Users(Base):
14     __tablename__ = 'users'
15     id = Column(Integer, primary_key=True)
16     name = Column(String(32))
17     extra = Column(String(16))
18  
19     __table_args__ = (
20     UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
21         Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
22     )
23  
24  
25 # 一对多
26 class Favor(Base):
27     __tablename__ = 'favor'
28     nid = Column(Integer, primary_key=True)
29     caption = Column(String(50), default='red', unique=True)
30  
31  
32 class Person(Base):
33     __tablename__ = 'person'
34     nid = Column(Integer, primary_key=True)
35     name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
36     favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
37  
38  
39 # 多对多
40 class Group(Base):
41     __tablename__ = 'group'
42     id = Column(Integer, primary_key=True)
43     name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
44     port = Column(Integer, default=22)
45  
46  
47 class Server(Base):
48     __tablename__ = 'server'
49  
50     id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
51     hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
52  
53  
54 class ServerToGroup(Base):
55     __tablename__ = 'servertogroup'
56     nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
57     server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
58     group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
59  
60  
61 def init_db():
62     Base.metadata.create_all(engine)
63  
64  
65 def drop_db():
66     Base.metadata.drop_all(engine)
67 注:设置外检的另一种方式 ForeignKeyConstraint(['other_id'], ['othertable.other_id'])

1、执行SQL

1 session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"name" : "099"})
2 session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({Users.name: Users.name + "099"}, synchronize_session=False)
3 session.query(Users).filter(Users.id > 2).update({"num": Users.num + 1}, synchronize_session="evaluate")
4 session.commit()

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SQLAlchemy是Python编程语言下的一款ORM框架,该框架建立在数据库API之上,使用关系对象映射进行数据库操作,简言之便是:将对象转换成SQL,然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。

 

 

二、操作使用

 1 # 条件
 2 ret = session.query(Users).filter_by(name='alex').all()
 3 ret = session.query(Users).filter(Users.id > 1, Users.name == 'eric').all()
 4 ret = session.query(Users).filter(Users.id.between(1, 3), Users.name == 'eric').all()
 5 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_([1,3,4])).all()
 6 ret = session.query(Users).filter(~Users.id.in_([1,3,4])).all()
 7 ret = session.query(Users).filter(Users.id.in_(session.query(Users.id).filter_by(name='eric'))).all()
 8 from sqlalchemy import and_, or_
 9 ret = session.query(Users).filter(and_(Users.id > 3, Users.name == 'eric')).all()
10 ret = session.query(Users).filter(or_(Users.id < 2, Users.name == 'eric')).all()
11 ret = session.query(Users).filter(
12     or_(
13         Users.id < 2,
14         and_(Users.name == 'eric', Users.id > 3),
15         Users.extra != ""
16     )).all()
17 
18 
19 # 通配符
20 ret = session.query(Users).filter(Users.name.like('e%')).all()
21 ret = session.query(Users).filter(~Users.name.like('e%')).all()
22 
23 # 限制
24 ret = session.query(Users)[1:2]
25 
26 # 排序
27 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc()).all()
28 ret = session.query(Users).order_by(Users.name.desc(), Users.id.asc()).all()
29 
30 # 分组
31 from sqlalchemy.sql import func
32 
33 ret = session.query(Users).group_by(Users.extra).all()
34 ret = session.query(
35     func.max(Users.id),
36     func.sum(Users.id),
37     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).all()
38 
39 ret = session.query(
40     func.max(Users.id),
41     func.sum(Users.id),
42     func.min(Users.id)).group_by(Users.name).having(func.min(Users.id) >2).all()
43 
44 # 连表
45 
46 ret = session.query(Users, Favor).filter(Users.id == Favor.nid).all()
47 
48 ret = session.query(Person).join(Favor).all()
49 
50 ret = session.query(Person).join(Favor, isouter=True).all()
51 
52 
53 # 组合
54 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
55 q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
56 ret = q1.union(q2).all()
57 
58 q1 = session.query(Users.name).filter(Users.id > 2)
59 q2 = session.query(Favor.caption).filter(Favor.nid < 2)
60 ret = q1.union_all(q2).all()
1 session.query(Users).filter(Users.id > 2).delete()
2 session.commit()
pip3 install SQLAlchemy

3、获取查询数据

pymysql

  • cursor.scroll(1,mode='relative')  # 相对当前位置移动
  • cursor.scroll(2,mode='absolute') # 相对绝对位置移动

2、操作表

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pymysql
 4   
 5 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
 6 cursor = conn.cursor()
 7 cursor.execute("select * from hosts")
 8   
 9 # 获取第一行数据
10 row_1 = cursor.fetchone()
11   
12 # 获取前n行数据
13 # row_2 = cursor.fetchmany(3)
14 # 获取所有数据
15 # row_3 = cursor.fetchall()
16   
17 conn.commit()
18 cursor.close()
19 conn.close()

一、内部处理

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
 4 from sqlalchemy import Column, Integer, String, ForeignKey, UniqueConstraint, Index
 5 from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
 6 from sqlalchemy import create_engine
 7 
 8 engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123@127.0.0.1:3306/t1", max_overflow=5)
 9 
10 Base = declarative_base()
11 
12 # 创建单表
13 class Users(Base):
14     __tablename__ = 'users'
15     id = Column(Integer, primary_key=True)
16     name = Column(String(32))
17     extra = Column(String(16))
18 
19     __table_args__ = (
20     UniqueConstraint('id', 'name', name='uix_id_name'),
21         Index('ix_id_name', 'name', 'extra'),
22     )
23 
24     def __repr__(self):
25         return "%s-%s" %(self.id, self.name)
26 
27 # 一对多
28 class Favor(Base):
29     __tablename__ = 'favor'
30     nid = Column(Integer, primary_key=True)
31     caption = Column(String(50), default='red', unique=True)
32 
33     def __repr__(self):
34         return "%s-%s" %(self.nid, self.caption)
35 
36 class Person(Base):
37     __tablename__ = 'person'
38     nid = Column(Integer, primary_key=True)
39     name = Column(String(32), index=True, nullable=True)
40     favor_id = Column(Integer, ForeignKey("favor.nid"))
41     # 与生成表结构无关,仅用于查询方便
42     favor = relationship("Favor", backref='pers')
43 
44 # 多对多
45 class ServerToGroup(Base):
46     __tablename__ = 'servertogroup'
47     nid = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
48     server_id = Column(Integer, ForeignKey('server.id'))
49     group_id = Column(Integer, ForeignKey('group.id'))
50     group = relationship("Group", backref='s2g')
51     server = relationship("Server", backref='s2g')
52 
53 class Group(Base):
54     __tablename__ = 'group'
55     id = Column(Integer, primary_key=True)
56     name = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
57     port = Column(Integer, default=22)
58     # group = relationship('Group',secondary=ServerToGroup,backref='host_list')
59 
60 
61 class Server(Base):
62     __tablename__ = 'server'
63 
64     id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
65     hostname = Column(String(64), unique=True, nullable=False)
66 
67 
68 
69 
70 def init_db():
71     Base.metadata.create_all(engine)
72 
73 
74 def drop_db():
75     Base.metadata.drop_all(engine)
76 
77 
78 Session = sessionmaker(bind=engine)
79 session = Session()

图片 33图片 34

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pymysql
 4   
 5 # 创建连接
 6 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
 7 # 创建游标
 8 cursor = conn.cursor()
 9   
10 # 执行SQL,并返回收影响行数
11 effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2'")
12   
13 # 执行SQL,并返回受影响行数
14 #effect_row = cursor.execute("update hosts set host = '1.1.1.2' where nid > %s", (1,))
15   
16 # 执行SQL,并返回受影响行数
17 #effect_row = cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
18   
19   
20 # 提交,不然无法保存新建或者修改的数据
21 conn.commit()
22   
23 # 关闭游标
24 cursor.close()
25 # 关闭连接
26 conn.close()
 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import pymysql
 4   
 5 conn = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, user='root', passwd='123', db='t1')
 6 cursor = conn.cursor()
 7 cursor.executemany("insert into hosts(host,color_id)values(%s,%s)", [("1.1.1.11",1),("1.1.1.11",2)])
 8 conn.commit()
 9 cursor.close()
10 conn.close()
11   
12 # 获取最新自增ID
13 new_id = cursor.lastrowid

二、ORM功能使用

图片 35图片 36

MySQL-Python
    mysql+mysqldb://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

pymysql
    mysql+pymysql://<username>:<password>@<host>/<dbname>[?<options>]

MySQL-Connector
    mysql+mysqlconnector://<user>:<password>@<host>[:<port>]/<dbname>

cx_Oracle
    oracle+cx_oracle://user:pass@host:port/dbname[?key=value&key=value...]

更多详见:http://docs.sqlalchemy.org/en/latest/dialects/index.html
1 obj = Users(name="alex0", extra='sb')
2 session.add(obj)
3 session.add_all([
4     Users(name="alex1", extra='sb'),
5     Users(name="alex2", extra='sb'),
6 ])
7 session.commit()

图片 37

pip3 install pymysql

View Code

SQLAlchemy

使用 ORM/Schema Type/SQL Expression Language/Engine/ConnectionPooling/Dialect 所有组件对数据进行操作。根据类创建对象,对象转换成SQL,执行SQL。

 

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