作者：杨涛涛
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。善于 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相干的备份复原、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相干技术支持、MySQL 相干课程培训等工作。
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MySQL Shell 是兼容 MySQL 传统命令行客户端的超级代替版，反对 SQL 、JavaScript 、Python 三种语言环境。工具本身蕴含了很多组件，使得 DBA 们治理 MySQL 更加便捷高效。
明天咱们来介绍 MySQL Shell 的组件：MYSQLX 组件的两个检索函数在具体应用上的一些区别。
MYSQLX 组件蕴含很多预置的类库， 其中与MySQL 交互最间接的就是 Session 类库。Session 类库里又蕴含一系列内置函数来解决数据：其中函数 run_sql 和 sql 都能够间接和 MySQL 服务端交互来运行 SQL 语句。那到底有什么区别呢？ 咱们接下来具体介绍这两个。（Python 环境写法：run_sql、sql；JavaScript环境下：runSQL、sql）
第一、函数run_sql 如何应用：
先连上 X 端口 33060，代替默认语言环境为 Python ，变量 c1 即为 Session 对象（<Session:[email protected]:33060>）。
[email protected]:/home/ytt# mysqlsh mysqlx:/[email protected]:33060/ytt --pyMySQL Shell 8.0.30...Creating an X protocol session to '[email protected]:33060/ytt'Fetching schema names for autocompletion... Press ^C to stop.Your MySQL connection id is 9 (X protocol)Server version: 8.0.30 MySQL Community Server - GPLDefault schema `ytt` accessible through db.MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > c1=db.get_session()MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > c1<Session:[email protected]:33060>执行 run_sql 创立表t1： run_sql 能够运行任何 MySQL 兼容的 SQL 语句。
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > c1.run_sql("create table t1(id int auto_increment primary key, r1 int)")Query OK, 0 rows affected (0.0656 sec)MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > c1.run_sql("desc t1")+-------+------+------+-----+---------+----------------+| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |+-------+------+------+-----+---------+----------------+| id | int | NO | PRI | NULL | auto_increment || r1 | int | YES | | NULL | |+-------+------+------+-----+---------+----------------+2 rows in set (0.0017 sec)插入几条样例数据：
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > c1.run_sql("insert into t1(r1) values (10),(20),(30)")Query OK, 3 rows affected (0.0114 sec)Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0用 run_sql 来执行 查问语句：
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > c1.run_sql("table t1")+----+----+| id | r1 |+----+----+| 1 | 10 || 2 | 20 || 3 | 30 |+----+----+3 rows in set (0.0008 sec)以上都是间接运行 run_sql 函数的后果。
其实 run_sql 函数执行后会返回一个 SqlResult 对象，SqlResult 对象蕴含很多函数：获取语句执行工夫，一次性获取一行或者多行数据，判断是否有数据等等。 既然是 SqlResult ，那就是一个后果集，不反对屡次获取，相似 MySQL 的游标。
接下来把 run_sql 函数执行后果赋予一个变量 r1 ，后续操作都通过 r1 来进行：r1 被赋予 SqlResult 对象。
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r1=c1.run_sql("table t1")MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r1.has_data()trueMySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r1.get_execution_time()0.0010 secMySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r1.fetch_one()[ 1, 10]MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r1.fetch_one()[ 2, 20]MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r1.fetch_one()[ 3, 30]MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r1.fetch_one()MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > run_sql 函数也能够绑定变量执行：
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > c1.run_sql("select * from t1 where r1 in (?,?,?)",[10,20,30])+----+----+| id | r1 |+----+----+| 1 | 10 || 2 | 20 || 3 | 30 |+----+----+3 rows in set (0.0004 sec)第二、函数 sql 如何应用：
sql 函数和 run_sql 函数不一样，它返回的不是 SqlResult 对象，而是一个 SqlExecute 对象，是 SqlResult 对象产生之前的阶段。举个例子：把 sql 函数执行后果赋予变量 r2 ，这样每调用一次 r2 ，相当于从新执行一次原申请。
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r2=c1.sql("table t1")MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r2+----+----+| id | r1 |+----+----+| 1 | 10 || 2 | 20 || 3 | 30 |+----+----+3 rows in set (0.0004 sec)MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r2+----+----+| id | r1 |+----+----+| 1 | 10 || 2 | 20 || 3 | 30 |+----+----+3 rows in set (0.0002 sec) 如果把变量 r2 的执行后果赋予变量 r3 ，那 r3 就变成一个 SqlResult 对象，只反对获取一次，又回退到 run_sql 函数的后果：
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r3=r2.execute()MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r3.fetch_all()[ [ 1, 10 ], [ 2, 20 ], [ 3, 30 ]]MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r3.fetch_all()[] MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r3Empty set (0.0004 sec)sql 函数同样反对执行绑定变量的申请： 一次绑定一个数组。
MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r2=c1.sql("select * from t1 where r1 in (?,?,?)")MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r2.bind([10,20,30])+----+----+| id | r1 |+----+----+| 1 | 10 || 2 | 20 || 3 | 30 |+----+----+3 rows in set (0.0006 sec)MySQL localhost:33060+ ssl ytt Py > r2.bind([40,50,30])+----+----+| id | r1 |+----+----+| 3 | 30 |+----+----+1 row in set (0.0002 sec)