sqlite数据表的增删改查操作 Marathon

sqlite 数据库的表信息查看

ubuntu18.04通过sqlite3的数据表进行CRUD操作,

首先安装sqlite3

# 1.sudo apt-get install sqlite3
# 安装后可查看对应版本信息,sqlite3 --version
# 2.cd sqlite.db文件夹
# 3.sqlite3 xx.db
# 此时,进入了该数据库,接下来就是表的操作及常用sql语句的crud
# 这里记录几个常用的:
# 1.查看库中表格table
# sqlite>.tables
# 2.查看某表的信息
# select * from xx_table;

sqlite常用命令

假设你已经通过 sqlite3 db_name进入到数据库,接下来看看可能会使用的这些命令吧。

输出帮助信息

sqlite>.help

查看数据库文件信息命令(注意命令前带字符'.')

sqlite>.database

退出sqlite终端命令

sqlite>.quit 或者 sqlite>.exit

显示数据库结构

sqlite>.schema    表名
实就是一些 SQL 语句,他们描述了数据库的结构

格式化输出

sqlite>.header on
sqlite>.mode column
sqlite>.timer on

结果如图:

新建库

sqlite3 库名
ls # 查看新建库

新建表

create table table_name(field1 type1, field2 type1, ...);

table_name是要创建数据表名称,fieldx是数据表内字段名称,typex则是字段类型。
如:CREATE TABLE IF NOT EXISTS "itm_session" ("sessionID" varchar(40) NOT NULL PRIMARY KEY, "clientIP" varchar(32) NOT NULL, "created" datetime NOT NULL, "sessionTimeout" integer NOT NULL, "user_id" integer NOT NULL REFERENCES "auth_user" ("id"));
sql的指令格式:所有sql指令都是以分号(;)结尾,两个减号(--)则表示注释。

CRUD

create

insert into table_name(列field1, field2, ...) values(值val1, val2, ...);
valx为需要存入字段的值。
例,往老师信息表添加数据

update

UPDATE 表 SET 列 = '新值' 【WHERE 条件语句】

UPDATE 语句用来更新表中的某个列,如果不设定条件,则所有记录的这一列都被更新; 如果设定了条件,则符合条件的记录的这一列被更新, WHERE 子句被用来设定条件,

delete

DELETE FROM 表 【WHERE 条件语句】
如果设定 WHERE 条件子句,则删除符合条件的数据记录;如果没有设定条件语句,则删除所有记录

删除特定时间范围的记录
delete from table_name where datetime(字段)<datetime("time str");
# "time str" >>> 年月日时分秒,如"2021-01-16 10:00:00",或者"2021-01-15"
# 删除表中时间早于特定时间的记录

read

a、查询输出所有数据记录
select * from table_name;

b、限制输出数据记录数量

若数据库中的数据太多,全部返回可不行,可以限制返回的数量,还可以设定返回的起始位置
select * from table_name limit val;

c、升序输出数据记录
select * from table_name order by field asc;

d、降序输出数据记录
select * from table_name order by field desc;

e、条件查询
select * from table_name where expression;

IN (集合)
select * from table_name where field in ('val1', 'val2', 'val3');

BETWEEN 值1 AND 值2
select * from table_name where field between val1 and val2;

f、查询记录数目

select count (*) from table_name;

g、区分列数据
select distinct field from table_name;
有一些字段的值可能会重复出现,distinct去掉重复项,将列中各字段值单个列出。

h、别名 SELECT 列 AS 别名,列 AS 别名 FROM

可以给返回数据集中的某些列起一个比较直观的名字,比如把 Cost 改为"Price Of Car"



 

I、条件查询 SELECT 列 FROM 表 【WHERE 条件语句】

一般的条件语句都是大于、小于、等于之类的,这里有几个特别的条件语句

LIKE

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

LIKE 用通配符匹配字符串

下划线 _ 匹配一个字符串

百分号 % 匹配多个字符串

LIKE 匹配字符串时不区分大小写

 



GLOB

 

J 区分 DISTINCT 列

有一些字段的值可能会出现重复,比如订单表中,一个客户可能会有好几份订单,因此客户的名字会重复出现。

到底有哪些客户下了订单呢?下面的语句将客户名字区分出来。

 



k分组 GROUP BY 列

分组和前面的区分有一点类似。区分仅仅是为了去掉重复项,而分组是为了对各类不同项进行统计计算。

比如上面的例子,我们区分出 5 个客户,这 5 个客户一共下了 11 个订单,说明很多客户都下了不止一个订单。

下面的语句统计每个客户在订单上总共花费了多少钱。



这里 Sum 是 SQLite 内置的统计函数,在这个例子中用来求每个顾客的订单价格的和。

统计结果也可以设定返回条件,但是不能用 WHERE 子句,而是用 HAVING 子句,如下例,返回订单总额大于 1000 的顾客。

p.s. 关于时间的操作
select * from table_name where datetime(字段)<datetime("time str");
# 查询创建日期早于某时间的记录

建立index

建立索引
当说数据表存在大量记录,索引有助于加快查找数据表速度。
create index index_name on table_name(field);
例,针对学生表stu_no字段,建立一个索引:
create index student_index on student_table(stu_no);
建立完成后,sqlite3在对该字段查询时,会自动使用该索引。
 
删除数据表或索引
drop table table_name;
drop index index_name;

sqlite3 数据类型

NULL:标识一个NULL值
INTERGER:整数类型
REAL:浮点数
TEXT:字符串
BLOB:二进制数

sqlite3存储数据的约束条件

Sqlite常用约束条件如下:
PRIMARY KEY - 主键:
1)主键的值必须唯一,用于标识每一条记录,如学生的学号
2)主键同时也是一个索引,通过主键查找记录速度较快
3)主键如果是整数类型,该列的值可以自动增长
NOT NULL - 非空:
约束列记录不能为空,否则报错
UNIQUE - 唯一:
除主键外,约束其他列的数据的值唯一
CHECK - 条件检查:
约束该列的值必须符合条件才可存入
DEFAULT - 默认值:
列数据中的值基本都是一样的,这样的字段列可设为默认值

导入数据

.read 数据文件

打开记事本,并将下列 SQL 语句复制到记事本中,保存为 test.sql ,在命令行环境中输入

.read   test.sql

即将所有的数据导入到 test.db 数据库中。

 

BEGIN TRANSACTION;
CREATE TABLE Cars(Id integer PRIMARY KEY, Name text, Cost integer);
INSERT INTO Cars VALUES(1,'Audi',52642);
INSERT INTO Cars VALUES(2,'Mercedes',57127);
INSERT INTO Cars VALUES(3,'Skoda',9000);
INSERT INTO Cars VALUES(4,'Volvo',29000);
INSERT INTO Cars VALUES(5,'Bentley',350000);
INSERT INTO Cars VALUES(6,'Citroen',21000);
INSERT INTO Cars VALUES(7,'Hummer',41400);
INSERT INTO Cars VALUES(8,'Volkswagen',21600);
COMMIT;

BEGIN TRANSACTION;
CREATE TABLE Orders(Id integer PRIMARY KEY, OrderPrice integer CHECK(OrderPrice>0), 
                    Customer text);
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(1200, "Williamson");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(200, "Robertson");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(40, "Robertson");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(1640, "Smith");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(100, "Robertson");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(50, "Williamson");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(150, "Smith");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(250, "Smith");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(840, "Brown");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(440, "Black");
INSERT INTO Orders(OrderPrice, Customer) VALUES(20, "Brown");
COMMIT;

收缩数据库

# 进入数据库
sqlite3 db.xxx

# 清空数据
sqlite> vacuum;

参考: https://www.cnblogs.com/senior-engineer/p/7028972.html
更多参考:菜鸟教程-https://www.runoob.com/sqlite/sqlite-commands.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/davis12/p/14062371.html