Visual Studio || Visual Studio Code 连接 SQL Server 和 mysql

使用Visua Studio链接本地SQL Server和服务器上的mysql。

软件版本：

• Visual Studio 2022；
• Visual Studio Code 2023；
• SQL Server 2019
• mysql8.0

一、软件准备

开头写了软件版本，大家最好使用比较新的release版本。最低不要低于2019嘛，都2023年了，那些古老的软件版本可能不支持一些新特性，或者出现版本不匹配问题，而且使用插件来弥补版本落后问题往往很麻烦。

这些软件最大的也就几个G，最多10分钟就安装好了，而且有没有什么学习成本。工欲善其事，必先利其器，马上卸载你的古老IDE！！（除非你的公司有版本要求）

数据库：

1. 直接官网下载SQL Server 的软件安装就好了；
2. sqlserver我是在服务器安装的，就不多说了。
3. 下载好了之后，自己新建数据库和表，或者导入数据什么的，我的这个专栏也有一些入门文章，可以看看。

Visual Studio：

官网下载安装就可以。

安装的时候要选择工作负荷，就是你要用它开发什么，安装相关的依赖之类的。按你的要求选择就可以了，如果要连接数据库，把下面这个数据存储和处理选上：

没安装也没关系，安装完了之后，也可以继续安装你需要的工作负荷，使用这个Visual Studio installer安装就行了。

VS Code：

软件只有几百MB，vscode是个编辑器，通过安装各种插件来完成一些开发工作，他对插件的支持是极好的，因为它使用了Electron框架，这意味着通过VS Code构建的应用程序在更新它们时是精简和无缝的。此外，VS Code比Visual Studio快得多，不过在具体的领域上专业性肯定不如Visual Studio这些IDE。

安装完成后再安装SQL Server和mysql的插件就行了，以mysql为例（很多都是Visual Studio不支持的）：

二、连接SQL Server

2.1 使用Visual Studio 连接SQL Server

首先确保你正确安装了SQL Server 软件并建立和数据库，这没什么好说的，比如：

接着在Visual Studio中新建数据库项目：

进去之后连接SQL Server，在工具选项下点击连接到数据库，选择SQL Server，然后选择相关数据库。

连接上：

点击视图，SQL Server对象资源管理器：

现在就可以进行相关操作了，在要操作的数据库上，右键，新建查询，编写sql语句，比如：

2.2 使用VS Code连接SQL Server

安装mssql插件：

安装之后，左边的侧边栏会出现相应的图标，点开，然后点击新建连接，输入SQL Server 的服务器名称，用户名，密码就可以连接了。

这里不能用Windows身份验证了，如果你忘记了密码，可以在SQL Server软件里面先使用Windows身份验证连接到服务器，然后再安全性下面，重置登录名sa的密码。

现在你应该就可以连接上了：

三、连接mysql

mysql我是安装在云服务器上的，作为我网站的数据库。远程连接要注意几点：

1. 端口放行，mysql默认端口号3306，自己防火墙放行一下这个端口；
2. 访问权限，mysql可能默认只允许本地服务器访问，你可以设置为允许所有人，或者指定ip。

Visual Studio中就不演示了吧，插件都是试用的。

这里展示在命令行和VS Code中链接。

（1）命令行

确保本地电脑安装了mysql，并添加环境变量（就是bin目录）。

连接格式：

mysql -h ip地址  -u 用户名 -p

回车输入密码即可：

(2) vs code

一样的安装mysql插件，然后连接就行了：

(3) python 连接mysql

代码示例，打印数据库的所有表名：

import pymysql

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(
    host='x.x.x.x', # 连接名称，默认127.0.0.1
    user='root', # 用户名
    passwd='xxxxxx', # 密码
    port=3306, # 端口，默认为3306
    db='database_name', # 数据库名称
    charset='utf8' # 字符编码
)

# 获取游标
cursor = conn.cursor()

# 执行SQL语句
cursor.execute('SHOW TABLES')

# 获取查询结果
tables = cursor.fetchall()

# 打印表名
for table in tables:
    print(table[0])

# 关闭连接
conn.close()

四、常用sql语句

4.1 常用语句

以下是一些常用的SQL语句：

1. SELECT：用于从数据库表中检索数据。

2. INSERT INTO：用于将数据插入到数据库表中。

3. UPDATE：用于更新数据库表中的数据。

4. DELETE FROM：用于从数据库表中删除数据。

5. CREATE DATABASE：用于创建新的数据库。

6. CREATE TABLE：用于创建新的数据表。

7. ALTER TABLE：用于修改数据表的结构，如添加列、删除列、修改列数据类型等。

8. DROP DATABASE：用于删除数据库。

9. DROP TABLE：用于删除数据表。

10. SELECT DISTINCT：用于检索唯一值。

11. WHERE：用于根据条件筛选数据。

12. ORDER BY：用于对结果集进行排序。

13. GROUP BY：用于按照指定列对结果集进行分组。

14. JOIN：用于将多个表连接在一起进行查询。

15. UNION：用于合并两个或多个SELECT语句的结果集。

16. HAVING：用于在GROUP BY语句中设置条件筛选。

4.2 代码示例

以下是一些常见SQL语句的详细示例：

1. SELECT语句示例：

   SELECT * FROM customers;
   

   此示例从名为"customers"的数据表中检索所有列的所有行。

2. INSERT INTO语句示例：

   INSERT INTO customers (name, email) VALUES ('John Doe', 'johndoe@example.com');
   

   此示例将一条新记录插入到名为"customers"的数据表中，包括"name"和"email"列的值。

3. UPDATE语句示例：

   UPDATE products SET price = 29.99 WHERE id = 1;
   

   此示例将名为"products"的数据表中id为1的记录的"price"列更新为29.99。

4. DELETE FROM语句示例：

   DELETE FROM customers WHERE id = 3;
   

   此示例从名为"customers"的数据表中删除id为3的记录。

5. CREATE DATABASE语句示例：

   CREATE DATABASE mydatabase;
   

   此示例创建一个名为"mydatabase"的新数据库。

6. CREATE TABLE语句示例：

   CREATE TABLE employees (
       id INT PRIMARY KEY,
       name VARCHAR(50),
       age INT,
       salary DECIMAL(10, 2)
   );
   

   此示例创建一个名为"employees"的新数据表，并定义了"id"、“name”、"age"和"salary"列。

7. ALTER TABLE语句示例：

   ALTER TABLE customers ADD COLUMN phone VARCHAR(15);
   

   此示例在名为"customers"的数据表中添加一个名为"phone"的新列。

8. DROP DATABASE语句示例：

   DROP DATABASE mydatabase;
   

   此示例删除名为"mydatabase"的数据库及其相关的所有表和数据。

9. DROP TABLE语句示例：

   DROP TABLE customers;
   

   此示例删除名为"customers"的数据表及其相关的数据。

10. SELECT DISTINCT语句示例：

    SELECT DISTINCT category FROM products;
    

    此示例从名为"products"的数据表中检索唯一的"category"列值。

11. WHERE语句示例：

    SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000;
    

    此示例从名为"orders"的数据表中检索总金额大于1000的所有行。

12. ORDER BY语句示例：

    SELECT * FROM products ORDER BY price DESC;
    

    此示例从名为"products"的数据表中检索所有行，并按照"price"列降序排序结果。

13. GROUP BY语句示例：

    SELECT category, COUNT(*) FROM products GROUP BY category;
    

    此示例从名为"products"的数据表中按照"category"列分组，并计算每个分类下的行数。

14. JOIN语句示例：

    SELECT customers.name, orders.order_date
    FROM customers
    JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;
    

    此示例通过在"customers"和"orders"表之间进行连接，检索客户姓名和订单日期。

15. UNION语句示例：

    SELECT name, email FROM customers
    UNION
    SELECT name, email FROM suppliers;
    

    此示例合并"customers"表和"suppliers"表的姓名和电子邮件列的结果集。

16. HAVING语句示例：

    SELECT category, AVG(price) as avg_price
    FROM products
    GROUP BY category
    HAVING AVG(price) > 50;
    

    此示例从"products"表中按照"category"列分组，并筛选出平均价格大于50的结果。

这些示例涵盖了SQL中一些常用的语句和功能。请注意，具体的语句和查询将根据你的数据模型和需求而有所不同。可以根据实际情况调整和扩展这些示例。

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