Django的SQL注意事项(以及时间戳转换日期格式)

本文介绍如何在Django中执行原生SQL查询,包括使用Python变量防止SQL注入的方法,以及在SQLite和MySQL中将时间戳转换为日期格式和反之的技巧。

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执行原生SQL:

1         from django.db import connection, connections
2         cursor = connection.cursor()
3         cursor.execute(
4              """select * from tb where nid=%s""",[user.nid, ])
5         result = cursor.fetchall()
原生SQL

 赋值放在第二个参数,防止SQL注入

对于时间进行格式化:

  1. SQLite时间戳---->日期格式:
1 strftime("%Y-%m-01",ctime)

  转换回时间戳:

strftime('%s',strftime("%Y-%m-01",ctime))

  2.MySQ时间戳---->日期格式:

1 date_format(NOW(),'%Y-%m-%d %H:%i:%s')

MYSQL日期--->时间戳:

UNIX_TIMESTAMP('2006-11-04 12:23:00');

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

JS时间戳+new Date()

JS日期格式new Date()
 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Neroi/p/10565244.html

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何生成或创建数据库的问题。用户之前遇到了FileNotFoundError,但这次的问题转向了数据库的创建。根据用户提供的引用内容,我需要综合这些信息来给出一个全面的回答。首先,用户引用了四个不同的资料。引用[1]提到了通过解析JSON生成数据库表结构,并展示了一个Java方法,用于构建创建表的SQL语句后缀,包括时间戳、主键和索引。引用[2]是基础的SQLCREATETABLE和INSERT语句。引用[3]涉及Django数据库迁移过程,提到了生成迁移文件和执行迁移。引用[4]讨论了从CSV文件生成数据库表的Android实现,使用GreenDAO框架处理多线程问题。 用户现在的需求是了解如何生成或创建数据库。我需要将这些引用内容整合起来,提供一个结构化的解决方案。首先,应该涵盖基本的SQL语句,如CREATEDATABASE和CREATE TABLE,这是创建数据库和表的基础。然后,可以引入ORM框架(如Django的迁移),因为用户提到了迁移过程。接着,自动化生成表结构的方法,比如从JSON或CSV文件生成,这样用户可以根据不同来源动态创建表。最后,可能还需要提到一些最佳实践和注意事项,比如字符集、索引设计等。 需要注意用户之前的FileNotFoundError问题可能与路径有关,但在数据库创建中,路径问题可能转换数据库文件的位置或迁移文件的路径。不过当前问题更侧重于数据库结构的生成,所以应专注于SQL语句、迁移流程和自动化生成方法。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,每个步骤包含示例代码,并引用用户提供的资料。例如,在基础SQL部分引用[2],在ORM迁移部分引用[3],在自动化生成部分引用[1]和[4]。同时,要生成相关问题,引导用户深入探讨性能优化、数据迁移、工具选择等。最后,检查是否符合系统指令:使用正确的LaTeX格式,中文回答,引用标注正确,生成相关问题。确保代码示例正确,并覆盖用户可能需要的各个层面,从基础到高级方法。</think>### 数据库创建与生成方法指南 #### 一、基础数据库创建 1. **SQL直接创建** 使用标准SQL语句创建数据库和表结构,这是最基础的方式[^2]: ```sql -- 创建数据库 CREATE DATABASE mydb CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci; -- 创建数据表 CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, username VARCHAR(50) NOT NULL, email VARCHAR(100) UNIQUE, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; ``` 关键参数说明: - `CHARACTER SET` 定义字符集 - `ENGINE` 指定存储引擎 - `AUTO_INCREMENT` 实现自增主键[^1] 2. **动态表结构生成** 通过编程语言动态拼接SQL语句,适用于需要根据外部数据源(如JSON、CSV)自动生成表结构的场景[^1][^4]: ```java // 引用[1]的Java示例改进版 public String buildCreateSQL(String tableName, Map<String, String> columns) { StringBuilder sql = new StringBuilder(); sql.append("CREATE TABLE ").append(tableName).append(" (\n"); sql.append("id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,\n"); for (Map.Entry<String, String> entry : columns.entrySet()) { sql.append(entry.getKey()).append(" ").append(entry.getValue()).append(",\n"); } sql.append("create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP\n"); sql.append(") ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;"); return sql.toString(); } ``` #### 二、ORM框架迁移 1. **Django迁移流程** 使用ORM框架时,数据库生成通过迁移(migration)实现[^3]: ```bash # 生成迁移文件 python manage.py makemigrations # 执行迁移 python manage.py migrate ``` 迁移文件包含数据库结构变更历史,支持版本回滚和多人协作开发。 2. **迁移文件示例** ```python # 生成的迁移文件片段 operations = [ migrations.CreateModel( name='User', fields=[ ('id', models.AutoField(primary_key=True)), ('username', models.CharField(max_length=50)), ('email', models.EmailField(max_length=100, unique=True)), ], options={ 'db_table': 'users', 'engine': 'InnoDB', 'charset': 'utf8mb4' } ) ] ``` #### 三、自动化生成方案 1. **从CSV生成表结构** 根据CSV文件头自动推断字段类型并生成建表语句[^4]: ```python import csv from sqlalchemy import create_engine, types def csv_to_sql(csv_path, table_name): with open(csv_path) as f: reader = csv.reader(f) headers = next(reader) sample_data = next(reader) column_types = {} for header, value in zip(headers, sample_data): if value.isdigit(): column_types[header] = types.INTEGER else: column_types[header] = types.VARCHAR(255) return f"CREATE TABLE {table_name} (\n" + \ ",\n".join([f"{col} {typ}" for col, typ in column_types.items()]) + \ "\n);" ``` 2. **JSON Schema转SQL** 通过JSON定义生成复杂表结构: ```json { "table": "products", "columns": { "id": {"type": "serial", "primary_key": true}, "name": {"type": "varchar(100)", "nullable": false}, "price": {"type": "numeric(10,2)"} }, "indexes": [ {"columns": ["name"], "type": "btree"} ] } ``` 转换算法需处理嵌套结构和约束条件[^1]。 #### 四、最佳实践 1. **字符集选择** - 推荐使用 `utf8mb4` 字符集支持完整Unicode - 排序规则使用 `utf8mb4_unicode_ci` 以获得准确的多语言排序 2. **索引设计原则** - 主键使用自增整型字段 - 为频繁查询条件创建B-Tree索引 - 联合索引遵循最左前缀原则[^1] 3. **性能优化参数** ```sql ALTER TABLE orders ROW_FORMAT=DYNAMIC KEY_BLOCK_SIZE=8; ``` ```mermaid graph TD A[创建需求] --> B{数据来源类型} B -->|SQL直接操作| C[手动编写DDL] B -->|ORM框架| D[生成迁移文件] B -->|JSON/CSV| E[自动转换工具] C --> F[执行SQL语句] D --> G[运行迁移] E --> H[生成并执行DDL] ```
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