怎么样得到数据库中的数据

怎么样得到数据库中的数据

直接回答标题所提问题: 使用SQL查询语句、数据库连接、数据提取工具、ORM框架等方法可以从数据库中获取数据。例如,使用SQL查询语句是一种非常常见且高效的方法。在具体操作中,先通过数据库连接建立与数据库的连接,然后使用合适的SQL查询语句获取所需的数据。SQL查询语句可以根据需求进行复杂的条件、排序和分组操作,从而获得精确的数据。譬如,使用SELECT语句能够从一个或多个表中提取所需的数据,并可以结合WHERE、JOIN等子句实现复杂的数据筛选和关联。SQL查询语句之所以被广泛使用,是因为它具备灵活性和强大的数据处理能力。

一、SQL查询语句

SQL查询语句是获取数据库数据的基础工具。SQL(Structured Query Language)是一种用于管理和操作关系数据库的标准语言。通过SQL查询语句,可以对数据库进行数据查询、插入、更新和删除等操作。SELECT语句是SQL中最常用的查询语句,用于从一个或多个表中提取数据。

1. SELECT语句基础

SELECT语句的基本语法如下:

SELECT column1, column2, ...

FROM table_name;

这条语句的含义是从表table_name中选择列column1, column2, …的数据。为了从数据库中获取特定数据,可以在SELECT语句中使用WHERE子句进行过滤。例如:

SELECT name, age

FROM students

WHERE age > 18;

这条语句将从students表中选择所有年龄大于18的学生的姓名和年龄。

2. 使用JOIN进行表关联

在实际应用中,数据往往分散在多个表中。为了从多个表中获取相关数据,可以使用JOIN操作。JOIN操作的基本语法如下:

SELECT columns

FROM table1

JOIN table2

ON table1.column = table2.column;

例如:

SELECT students.name, courses.course_name

FROM students

JOIN enrollments ON students.id = enrollments.student_id

JOIN courses ON enrollments.course_id = courses.id;

这条语句将从students表、enrollments表和courses表中选择学生的姓名和课程名称。

3. 使用聚合函数

为了对数据进行汇总和统计,可以使用SQL中的聚合函数,例如COUNT、SUM、AVG、MAX和MIN。聚合函数通常与GROUP BY子句一起使用。例如:

SELECT course_id, COUNT(*)

FROM enrollments

GROUP BY course_id;

这条语句将统计每门课程的报名人数。

二、数据库连接

为了从数据库中获取数据,首先需要建立与数据库的连接。数据库连接是应用程序与数据库之间的桥梁。不同的数据库管理系统(DBMS)使用不同的连接方法和驱动程序。

1. 使用JDBC连接MySQL数据库

在Java中,JDBC(Java Database Connectivity)是用于连接和操作数据库的标准API。连接MySQL数据库的基本步骤如下:

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.SQLException;

public class DatabaseConnection {

public static void main(String[] args) {

String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase";

String username = "root";

String password = "password";

try {

Connection connection = DriverManager.getConnection(url, username, password);

System.out.println("Connected to the database!");

} catch (SQLException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

这段代码将连接到名为mydatabase的MySQL数据库。

2. 使用Python连接PostgreSQL数据库

在Python中,可以使用psycopg2库连接PostgreSQL数据库。连接PostgreSQL数据库的基本步骤如下:

import psycopg2

try:

connection = psycopg2.connect(

dbname="mydatabase",

user="postgres",

password="password",

host="localhost",

port="5432"

)

print("Connected to the database!")

except Exception as e:

print(f"Error: {e}")

这段代码将连接到名为mydatabase的PostgreSQL数据库。

3. 使用C#连接SQL Server数据库

在C#中,可以使用System.Data.SqlClient命名空间中的SqlConnection类连接SQL Server数据库。连接SQL Server数据库的基本步骤如下:

using System;

using System.Data.SqlClient;

class Program

{

static void Main()

{

string connectionString = "Server=localhost;Database=mydatabase;User Id=myusername;Password=mypassword;";

using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString))

{

try

{

connection.Open();

Console.WriteLine("Connected to the database!");

}

catch (Exception e)

{

Console.WriteLine($"Error: {e.Message}");

}

}

}

}

这段代码将连接到名为mydatabase的SQL Server数据库。

三、数据提取工具

除了直接使用编程语言连接和查询数据库外,还有许多数据提取工具可以简化这一过程。这些工具通常提供图形用户界面(GUI)和高级功能,帮助用户更方便地提取和分析数据。

1. 使用MySQL Workbench

MySQL Workbench是一款用于设计、开发和管理MySQL数据库的集成工具。通过其直观的GUI界面,用户可以轻松编写和执行SQL查询。例如:

SELECT * FROM employees;

在MySQL Workbench中执行这条查询将显示employees表中的所有数据。

2. 使用pgAdmin

pgAdmin是一个用于管理PostgreSQL数据库的开源工具。通过pgAdmin,用户可以直观地浏览数据库结构、编写和执行SQL查询、导入和导出数据。例如:

SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01';

在pgAdmin中执行这条查询将显示所有订单日期大于2023年1月1日的订单。

3. 使用SQL Server Management Studio (SSMS)

SQL Server Management Studio (SSMS)是用于管理SQL Server数据库的工具。通过SSMS,用户可以创建和修改数据库对象、编写和执行SQL查询、监视数据库性能等。例如:

SELECT TOP 10 * FROM sales ORDER BY amount DESC;

在SSMS中执行这条查询将显示sales表中金额最高的前10条记录。

4. 使用DataGrip

DataGrip是JetBrains公司开发的一款数据库管理工具,支持多种数据库类型,包括MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等。通过DataGrip,用户可以编写和执行SQL查询、管理数据库结构、进行数据导入和导出等。例如:

SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count

FROM orders

GROUP BY customer_id

HAVING COUNT(*) > 5;

在DataGrip中执行这条查询将显示订单数超过5的客户ID和订单数。

四、ORM框架

对象关系映射(ORM)框架是一种将数据库中的数据映射为编程语言中的对象的工具。通过ORM框架,开发者可以使用面向对象的方式操作数据库,而无需直接编写SQL查询。

1. 使用Hibernate

Hibernate是Java领域中最流行的ORM框架之一。通过Hibernate,开发者可以将Java对象与数据库表进行映射,并使用Hibernate提供的API进行数据操作。例如:

@Entity

@Table(name = "employees")

public class Employee {

@Id

@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)

private Long id;

@Column(name = "name")

private String name;

@Column(name = "age")

private int age;

// Getters and setters

}

public class EmployeeDao {

public List<Employee> getAllEmployees() {

Session session = HibernateUtil.getSessionFactory().openSession();

List<Employee> employees = session.createQuery("from Employee").list();

session.close();

return employees;

}

}

这段代码将Employee对象与employees表进行映射,并通过Hibernate API获取所有员工数据。

2. 使用Entity Framework

Entity Framework是.NET平台上的ORM框架。通过Entity Framework,开发者可以使用C#对象操作数据库,并自动生成相应的SQL查询。例如:

public class Employee {

public int Id { get; set; }

public string Name { get; set; }

public int Age { get; set; }

}

public class EmployeeContext : DbContext {

public DbSet<Employee> Employees { get; set; }

}

public class EmployeeRepository {

public List<Employee> GetAllEmployees() {

using (var context = new EmployeeContext()) {

return context.Employees.ToList();

}

}

}

这段代码将Employee对象与数据库表进行映射,并通过Entity Framework获取所有员工数据。

3. 使用SQLAlchemy

SQLAlchemy是Python领域中的ORM框架。通过SQLAlchemy,开发者可以使用Python对象操作数据库,并生成相应的SQL查询。例如:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String

from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class Employee(Base):

__tablename__ = 'employees'

id = Column(Integer, primary_key=True)

name = Column(String)

age = Column(Integer)

engine = create_engine('sqlite:///employees.db')

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)

session = Session()

def get_all_employees():

return session.query(Employee).all()

这段代码将Employee对象与employees表进行映射,并通过SQLAlchemy获取所有员工数据。

五、数据导入与导出

在实际应用中,有时需要将数据从数据库导出为文件,或将文件中的数据导入到数据库中。数据导入与导出是数据库管理中的常见操作。

1. 导出数据为CSV文件

CSV(Comma-Separated Values)是一种常见的数据存储格式。通过SQL查询语句可以将数据库中的数据导出为CSV文件。例如,在MySQL中:

SELECT * INTO OUTFILE '/path/to/file.csv'

FIELDS TERMINATED BY ','

ENCLOSED BY '"'

LINES TERMINATED BY '\n'

FROM employees;

这条语句将employees表中的数据导出为CSV文件。

2. 导入CSV文件到数据库

将CSV文件中的数据导入到数据库中同样是常见操作。例如,在PostgreSQL中:

COPY employees(name, age)

FROM '/path/to/file.csv'

DELIMITER ','

CSV HEADER;

这条语句将CSV文件中的数据导入到employees表中。

3. 使用ETL工具

ETL(Extract, Transform, Load)工具用于数据的提取、转换和加载。通过ETL工具,可以将不同数据源中的数据提取出来,进行必要的转换处理后,加载到目标数据库中。常见的ETL工具包括Talend、Apache Nifi、Informatica等。例如,使用Talend可以通过图形化界面设计数据流,将数据从一个数据库导出,转换后导入到另一个数据库。

六、数据库性能优化

在获取数据库数据时,性能优化是一个重要的考虑因素。通过合理的优化,可以提高查询效率,减少系统资源消耗。

1. 使用索引

索引是提高数据库查询性能的关键。通过为表中的列创建索引,可以加速查询操作。例如,在MySQL中:

CREATE INDEX idx_name ON employees(name);

这条语句将为employees表中的name列创建索引。

2. 查询优化

编写高效的SQL查询是性能优化的重要方面。通过避免不必要的复杂查询、使用合适的JOIN操作、合理使用子查询等方式,可以提高查询效率。例如:

SELECT name, age FROM employees WHERE age > 30;

这条语句通过WHERE子句过滤数据,减少了返回的结果集,提高了查询效率。

3. 数据库设计

合理的数据库设计是性能优化的基础。通过规范化数据库表结构、避免数据冗余、合理设计表的关系等方式,可以提高数据库的整体性能。例如,将一个大表拆分为多个小表,并通过外键进行关联,可以提高查询效率。

4. 缓存

缓存是提高数据库查询性能的有效手段。通过将频繁访问的数据存储在内存中,可以减少对数据库的直接访问,提升系统响应速度。常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。例如,使用Redis缓存查询结果:

import redis

cache = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_employee(employee_id):

cached_employee = cache.get(f'employee:{employee_id}')

if cached_employee:

return cached_employee

employee = get_employee_from_db(employee_id)

cache.set(f'employee:{employee_id}', employee)

return employee

这段代码将员工数据缓存到Redis中,提高查询效率。

七、安全性与权限管理

在获取数据库数据时,安全性和权限管理也是重要的考虑因素。通过合理的权限设置和安全措施,可以保护数据的安全性和完整性。

1. 用户权限管理

通过为不同用户分配不同的权限,可以控制他们对数据库的访问和操作。例如,在MySQL中:

GRANT SELECT, INSERT ON mydatabase.* TO 'user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';

这条语句将mydatabase数据库的SELECT和INSERT权限授予user用户。

2. 数据加密

通过对数据库中的敏感数据进行加密,可以提高数据的安全性。例如,使用AES加密算法加密数据:

INSERT INTO employees (name, age, salary)

VALUES ('John Doe', 30, AES_ENCRYPT('50000', 'encryption_key'));

这条语句将salary列的数据使用AES算法进行加密。

3. 数据备份

定期备份数据库是保护数据安全的重要措施。通过备份,可以在数据丢失或损坏时进行恢复。例如,使用mysqldump工具备份MySQL数据库:

mysqldump -u root -p mydatabase > mydatabase_backup.sql

这条命令将mydatabase数据库备份到mydatabase_backup.sql文件中。

4. 入侵检测与防护

通过监控数据库的访问和操作日志,可以检测和防护潜在的入侵行为。例如,使用数据库防火墙工具SQL Firewall,可以监控和阻止恶意的SQL查询。

通过以上方法和工具,可以有效地从数据库中获取数据,并确保数据的安全性和完整性。合理的数据库设计、优化和安全措施,可以提高数据库的查询效率和系统的整体性能。

相关问答FAQs:

如何有效地从数据库中获取数据?

获取数据库中的数据是现代应用程序和服务的核心组成部分。无论是关系型数据库如MySQL、PostgreSQL,还是非关系型数据库如MongoDB,获取数据的过程都涉及特定的查询语言和技术。首先,需要了解数据库的结构,包括表、字段和索引等。通过使用SQL(结构化查询语言)或其他查询语言,用户可以编写查询以从数据库中提取所需的信息。

对于关系型数据库,用户可以使用SELECT语句来选择数据。例如,使用“SELECT * FROM users WHERE age > 30”可以获取所有年龄大于30岁的用户信息。了解JOIN、GROUP BY和ORDER BY等高级操作符也是非常重要的,因为它们能够帮助用户进行复杂的数据分析。

在非关系型数据库中,获取数据的方式有所不同。例如,在MongoDB中,可以使用find()方法来查询集合数据。了解文档模型、数据嵌套和聚合操作对于有效提取数据至关重要。此外,利用索引可以显著提高查询性能,特别是在处理大量数据时。

最后,确保使用合适的连接字符串和驱动程序来连接数据库也是至关重要的。这可以通过编程语言的数据库库或框架来实现,例如使用Python的SQLAlchemy或Node.js的Mongoose。通过这些技术和工具,用户能够高效、准确地从数据库中获取所需的数据。

如何优化从数据库中获取数据的性能?

在处理大量数据时,优化数据库查询性能是一个重要的话题。首先,建立适当的索引可以显著加快查询速度。索引是数据库表中的数据结构,可以帮助快速查找特定的行。选择合适的列进行索引,尤其是那些经常在WHERE子句中使用的列,可以大幅提升查询效率。

另一种优化方法是避免选择不必要的数据。使用SELECT语句时,尽量只选取所需的列,而不是使用“SELECT *”。通过限制返回的数据量,可以减少数据库的负担和网络传输的时间。此外,使用WHERE子句来过滤数据,从而减少返回的记录数量,也是一种有效的优化策略。

在编写复杂查询时,考虑使用JOIN而非子查询。JOIN操作通常比子查询更高效,尤其是在处理多个表的数据时。对于大数据集,可以考虑使用聚合函数和GROUP BY语句,减少数据的数量和复杂性。

定期审查和优化查询的执行计划也是必要的。许多数据库管理系统提供了查询分析工具,可以帮助识别性能瓶颈。通过查看查询的执行计划,可以找出哪些部分需要优化,从而提升整体性能。

此外,缓存机制的使用也可以提高数据获取的效率。通过将常用的数据存储在内存中,应用程序可以避免频繁访问数据库。使用Redis或Memcached等缓存系统,可以显著减少数据库的负担,提高响应速度。

如何确保从数据库中获取数据的安全性?

在现代互联网环境中,数据安全性是一个不可忽视的问题。确保从数据库中获取数据的安全性需要多方面的措施。首先,使用参数化查询或预编译语句可以有效防止SQL注入攻击。通过将输入数据作为参数传递而非直接拼接在SQL语句中,可以减少恶意代码的执行风险。

其次,实施适当的权限管理是至关重要的。确保只有授权用户能够访问敏感数据,使用角色和权限管理系统来限制对数据库的访问。对于不同用户群体,设置不同的访问权限,可以有效降低数据泄露的风险。

定期审查数据库的安全配置和日志也是必要的。通过监控数据库访问日志,可以发现异常活动,及时采取措施。确保数据库软件保持最新状态,及时修补已知的安全漏洞。此外,使用加密技术保护数据在传输过程中的安全性,尤其是在处理敏感信息时。

最后,备份和恢复策略也是数据安全的重要组成部分。定期备份数据库,并确保备份数据的安全存储,可以在发生意外数据丢失或损坏时迅速恢复。通过实施全面的安全策略和最佳实践,可以有效保护从数据库中获取的数据的安全性。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,帆软不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。具体产品功能请以帆软官方帮助文档为准,或联系您的对接销售进行咨询。如有其他问题,您可以通过联系blog@fanruan.com进行反馈,帆软收到您的反馈后将及时答复和处理。

Rayna
上一篇 2024 年 8 月 14 日
下一篇 2024 年 8 月 14 日

传统式报表开发 VS 自助式数据分析

一站式数据分析平台,大大提升分析效率

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作
可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel
可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL
内置50+图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事
可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布
BI分析看板Demo>

每个人都能上手数据分析,提升业务

通过大数据分析工具FineBI,每个人都能充分了解并利用他们的数据,辅助决策、提升业务。

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

FineBI助力高效分析
易用的自助式BI轻松实现业务分析
随时根据异常情况进行战略调整
免费试用FineBI

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

FineBI助力高效分析
丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景
打通不同条线数据源,实现数据共享
免费试用FineBI

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

FineBI助力高效分析
告别重复的人事数据分析过程,提高效率
数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私
免费试用FineBI

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

FineBI助力高效分析
高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担
协作共享功能避免了内部业务信息不对称
免费试用FineBI

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

FineBI助力高效分析
为决策提供数据支持,还原库存体系原貌
对重点指标设置预警,及时发现并解决问题
免费试用FineBI

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

FineBI助力高效分析
融合多种数据源,快速构建数据中心
高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI
免费试用FineBI

帆软大数据分析平台的优势

01

一站式大数据平台

从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现。所有操作都可在一个平台完成,每个企业都可拥有自己的数据分析平台。

02

高性能数据引擎

90%的千万级数据量内多表合并秒级响应,可支持10000+用户在线查看,低于1%的更新阻塞率,多节点智能调度,全力支持企业级数据分析。

03

全方位数据安全保护

编辑查看导出敏感数据可根据数据权限设置脱敏,支持cookie增强、文件上传校验等安全防护,以及平台内可配置全局水印、SQL防注防止恶意参数输入。

04

IT与业务的最佳配合

FineBI能让业务不同程度上掌握分析能力,入门级可快速获取数据和完成图表可视化;中级可完成数据处理与多维分析;高级可完成高阶计算与复杂分析,IT大大降低工作量。

使用自助式BI工具,解决企业应用数据难题

数据分析平台,bi数据可视化工具

数据分析,一站解决

数据准备
数据编辑
数据可视化
分享协作

可连接多种数据源,一键接入数据库表或导入Excel

数据分析平台,bi数据可视化工具

可视化编辑数据,过滤合并计算,完全不需要SQL

数据分析平台,bi数据可视化工具

图表和联动钻取特效,可视化呈现数据故事

数据分析平台,bi数据可视化工具

可多人协同编辑仪表板,复用他人报表,一键分享发布

数据分析平台,bi数据可视化工具

每个人都能使用FineBI分析数据,提升业务

销售人员
财务人员
人事专员
运营人员
库存管理人员
经营管理人员

销售人员

销售部门人员可通过IT人员制作的业务包轻松完成销售主题的探索分析,轻松掌握企业销售目标、销售活动等数据。在管理和实现企业销售目标的过程中做到数据在手,心中不慌。

易用的自助式BI轻松实现业务分析

随时根据异常情况进行战略调整

数据分析平台,bi数据可视化工具

财务人员

财务分析往往是企业运营中重要的一环,当财务人员通过固定报表发现净利润下降,可立刻拉出各个业务、机构、产品等结构进行分析。实现智能化的财务运营。

丰富的函数应用,支撑各类财务数据分析场景

打通不同条线数据源,实现数据共享

数据分析平台,bi数据可视化工具

人事专员

人事专员通过对人力资源数据进行分析,有助于企业定时开展人才盘点,系统化对组织结构和人才管理进行建设,为人员的选、聘、育、留提供充足的决策依据。

告别重复的人事数据分析过程,提高效率

数据权限的灵活分配确保了人事数据隐私

数据分析平台,bi数据可视化工具

运营人员

运营人员可以通过可视化化大屏的形式直观展示公司业务的关键指标,有助于从全局层面加深对业务的理解与思考,做到让数据驱动运营。

高效灵活的分析路径减轻了业务人员的负担

协作共享功能避免了内部业务信息不对称

数据分析平台,bi数据可视化工具

库存管理人员

库存管理是影响企业盈利能力的重要因素之一,管理不当可能导致大量的库存积压。因此,库存管理人员需要对库存体系做到全盘熟稔于心。

为决策提供数据支持,还原库存体系原貌

对重点指标设置预警,及时发现并解决问题

数据分析平台,bi数据可视化工具

经营管理人员

经营管理人员通过搭建数据分析驾驶舱,打通生产、销售、售后等业务域之间数据壁垒,有利于实现对企业的整体把控与决策分析,以及有助于制定企业后续的战略规划。

融合多种数据源,快速构建数据中心

高级计算能力让经营者也能轻松驾驭BI

数据分析平台,bi数据可视化工具

商品分析痛点剖析

01

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

02

定义IT与业务最佳配合模式

FineBI以其低门槛的特性,赋予业务部门不同级别的能力:入门级,帮助用户快速获取数据和完成图表可视化;中级,帮助用户完成数据处理与多维分析;高级,帮助用户完成高阶计算与复杂分析。

03

深入洞察业务,快速解决

依托BI分析平台,开展基于业务问题的探索式分析,锁定关键影响因素,快速响应,解决业务危机或抓住市场机遇,从而促进业务目标高效率达成。

04

打造一站式数据分析平台

一站式数据处理与分析平台帮助企业汇通各个业务系统,从源头打通和整合各种数据资源,实现从数据提取、集成到数据清洗、加工、前端可视化分析与展现,帮助企业真正从数据中提取价值,提高企业的经营能力。

电话咨询
电话咨询
电话热线: 400-811-8890转1
商务咨询: 点击申请专人服务
技术咨询
技术咨询
在线技术咨询: 立即沟通
紧急服务热线: 400-811-8890转2
微信咨询
微信咨询
扫码添加专属售前顾问免费获取更多行业资料
投诉入口
投诉入口
总裁办24H投诉: 173-127-81526
商务咨询