最近在學習編寫接口自動化，在代碼的調試及以后的自動化集成過程中，避免不了會產生許多測試數據。日積月累，這些使用過的無用數據會長期存放在數據庫當中，一來會占用空間，二來頁面也會一直展示。由于項目本身并沒有對歷史數據進行刪除的操作需求，只得連接數據庫，從數據庫表中將這些無用數據進行刪除。由此，本文將簡單的對數據庫進行介紹與操作。

背景介紹

在互聯網行業興起的今日，數據不斷信息化，各行各業都開始使用各種程序進行數據的管理，向無紙化存儲進行過渡，對程序進行操作，必定會產生大量數據。這些數據是需要做持久化處理及后期維護的。所以合理的利用數據庫可以高效、有組織地存儲數據，可以使人們能夠從大量信息中，更加快速地提取自己所需要的。

數據庫相比于傳統紙質化管理，優點主要表現在以下幾個方面：

（1）傳統紙質在大量數據面前不能快速檢索，容量也不足以與數據庫進行對比。增加容量就相當于增加成本。利用數據庫，設計的合理主外鍵，可以優化查詢效率和降低數據的冗余。

（2）在許多情況下，將數據放入數據庫也是出于安全原因。如果把賬號密碼都放在紙質文件中，那么機密性會降低。水火無情，也不排除這些因素對紙質的損壞。將其存放在數據庫中并進行加密，并及時對數據庫進行備份，可以極大程度地保證數據的安全性。

（3）數據庫技術可以和智能分析聯動，產出新的有用信息。如今的大數據分析，就是將大量的真實數據進行提取和判斷，從而對其分析產生新的結論。如根據用戶的個人喜好，提取用戶瀏覽和購買的記錄信息，結合推薦算法，面向廣大用戶推送符合自己口味的商品或短視頻。

1. 數據庫的分類

在如今的互聯網中，最常見的數據庫模型主要是兩種，即關系型數據庫和非關系型數據庫：

1.1 關系型數據庫

簡單來說，關系模型指的就是二維表格模型，而一個關系型數據庫就是由多個二維表使用主外鍵連接所組成的一個數據組織。

關系模型中常用的概念：

（1）關系：可以理解為一張二維表，每個關系都具有一個關系名，就是通常說的表名。

（2）屬性：可以理解為二維表中的一列，在數據庫中經常被稱為字段。

（3）域：屬性的取值范圍，也就是數據庫中某一列的取值限制。

（4）關鍵字：數據庫中常稱為主鍵，由一個或多個列組成。

關系型數據庫的優點：

容易理解：二維表結構是非常貼近邏輯世界的一個概念，關系模型相對網狀、層次等其他模型來說更容易理解。
使用方便：通用的SQL語言使得操作關系型數據庫非常方便。
易于維護：豐富的完整性，大大減低了數據冗余和數據不一致的概率。

當然，關系型數據庫也有它的瓶頸：

高并發讀寫時，可能每秒有高達上萬次的讀寫請求，對于傳統關系型數據庫來說，硬盤I/O是一個很大的瓶頸。

當產生巨大的數據量時，對于關系型數據庫來說，查詢效率會不斷降低，即使不斷對SQL查詢進行優化，也會有一個上限，始終無法突破。

1.2 非關系型數據庫分類

非關系型數據庫嚴格上不是一種數據庫，應該是一種數據結構化存儲方法的集合。

面向高性能并發讀寫的key-value數據庫：

key-value數據庫的主要特點是具有極高的并發讀寫性能，例如：redis，其數據按照鍵值對的形式進行組織、索引和存儲，將key值與value值進行映射。可將其作為緩存，存入內存中。這樣就不需要為每個單獨的請求重新渲染頁面，達到快速響應的目的。

面向海量數據訪問的文檔數據庫：

這類數據庫的特點是，可以在海量的數據中快速的查詢數據，典型代表為MongoDB，它是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品，是非關系數據庫當中功能最豐富，最像關系數據庫的。它支持類似于json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數據類型。

2. 數據庫的常用操作

2.1 關系型數據庫

本文以MySQL為例，簡單介紹常用的操作語句。現在大多數服務器都是部署在linux上的，所以需要使用指令完成：

（1）啟用：進入終端輸入“service mysqld start”，即可啟用mysql

（2）查看狀態：進入終端輸入“service mysqld status”，即可查看mysql的啟用狀態

（3）停止：進入終端輸入“service mysqld stop”，即可停止啟用mysql

（4）登錄mysql：mysql -u 用戶名 -p 用戶密碼。例如（用戶名：zhangsan，密碼：123）：mysql -u zhangsan -p 123

（5）創建數據庫：create database 數據庫名

（6）刪除數據庫：drop database 數據庫名

（7）使用數據庫：use database 數據庫名

（8）創建表格：

create table 表名(
-> id int not null auto_increment, //新增一個叫id的整型字段，不能為空，自增長列
-> title varchar(100) not null, //新增一個叫title的字符串字段，不能為空
-> primary key ( id )//將id設為主鍵
-> )ENGINE=InnoDB default charset=utf8;//使用InnoDB數據庫引擎，將數據庫表用utf8（中文）進行編碼存儲

（9）刪除數據庫表：drop table 表名

（10）新增數據庫表數據：insert into 表名 (字段1, 字段2, ..., 字段n) values (值1, 值2, ..., 值n);

（11）刪除數據：delete from 表名 where title="測試"

（12）查詢數據庫表： * 查詢所有字段： select * from 表名;

查詢部分字段： select 字段1，字段2 from 表名;
根據條件查詢（where后面跟查詢條件）：select * from 表名 where title="測試";
多表查詢：select * from 表名A,表名B where 表A.title=表B.title;
模糊查詢： select * from 表名 where title like '%測試%';
根據某個字段正倒序查詢：select * from 表名 order by title desc/asc ; // 按升序排列默認使用，可不寫:asc ，按降序排列：desc

2.2 非關系型數據庫

本文以MongoDB為例，簡單介紹常用的操作語句。現在大多數服務器都是部署在Linux上的，所以需要使用指令完成：

（1）啟用：需要進入終端，cd進入mongodb目錄下的bin文件夾下，使用./mongo

（2）查看狀態：進入終端輸入netstat -lanp | grep "mongodb端口號"，即可查看MongoDB的啟用狀態

（3）停止：./mongod -shutdown;

（4）登錄：mongo --host IP地址 -u 用戶名 --authentication Database 數據庫名 -p 密碼//例如：用戶名zhangsan，密碼123：mongo --host 127.0.0.1 -u zhangsan --authentication Database admin -p 123

（5）創建數據庫：use 數據庫名，當use的時候，如果數據庫不存，則系統就會自動創建，如存在，會進行切換

（6）刪除數據庫：db.dropDatabase()，必須要先use待刪除的數據庫，然后再調用此語句

（7）創建集合：db.createCollection("集合名")

（8）刪除集合：db.集合名.drop()

（9）新增文檔： var_data1 = {name:'張三',age:10,sex:"男"}; db.集合名.insert(var_data1)

（10）刪除文檔：db.集合名.remove({"name":"張三"}) （11）查詢文檔：

查詢所有文檔：db.集合名.find().pretty();
根據條件查詢：db.集合名.find({"age":10})
正倒序查詢：db.集合名.find().sort({"price" : 1}) // 1：按升序排列 -1：按降序排列
模糊查詢： db.集合名.find({name: /張三/});

3. 數據庫遠程操作軟件

上一點介紹了使用linux的命令行連接數據庫，當然也可以使用遠程連接工具進行數據庫的可視化訪問，這里以Navicat Premium 15為例，簡單介紹MySQL和mongoDB的遠程連接及常用的操作。

3.1 MySQL數據庫

（1）選擇“文件”-“新建鏈接”-“MySQL”

（2）輸入需要連接的數據庫信息，點擊測試連接，如果提示成功即可使用

（3）點擊新建查詢，輸入SQL語句，即可執行

3.2 MongoDB數據庫

（1）選擇“連接”-“MongoDB”

（2）如果有認證，則需要選擇“password”

（3）輸入需要連接的數據庫信息，點擊測試連接，如果提示成功即可使用

（4）點擊新建查詢，輸入SQL語句，即可執行

4. 總結

在學習自動化的同時，也對數據庫有了進一步的了解。通過查看數據庫表的設計，可以更深入的理解項目的架構和業務。這樣可以幫助我們在今后的測試工作中，發現更多的潛在缺陷。本文也只是簡單敘述了一些常用的數據庫語句，當面對較為復雜的數據庫操作時，這些顯然是不夠用的，這也給我找到了另一個可以學習的方向，使自己不斷完善，更加全面。