SQLite入门之四表的增删攺查
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SQLite入门之四表的增删攺查
感谢 3lian8 的投递 时间：2014-03-13 来源：三联教程
4.1 SQLite 存储类型
SQLite 存储类型存储类型 描述
NULL 值是一个 NULL 值。
INTEGER 值是一个带符号的整数，根据值的大小存储在 1、2、3、4、6 或 8 字节中。
REAL 值是一个浮点值，存储为 8 字节的 IEEE 浮点数字。
TEXT 值是一个文本字符串，使用数据库编码（UTF-8、UTF-16BE 或 UTF-16LE）存储。
BLOB 值是一个 blob 数据，，完全根据它的输入存储。
4.2 创建数据库和创建表创建了一个 COMPANY 表，ID 作为主键，NOT NULL 的约束表示在表中创建纪录时这些字段不能为 NULL
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bixiaopeng@bixiaopeng db$ sqlite3 wireless.db
SQLite version 3.7.13 2012-07-17 17:46:21
Enter ".help" for instructions
Enter SQL statements terminated with a ";"
sqlite> CREATE TABLE COMPANY(ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,NAME TEXT NOT NULL,AGE INT NOT NULL,ADDRESS CHAR(50),SALARY REAL);
CREATE TABLE 是告诉数据库系统创建一个新表的关键字。CREATE TABLE 语句后跟着表的唯一的名称或标识。您也可以选择指定带有 table_name 的 database_name。
查看表是否创建成功
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sqlite> .tables
COMPANY
查看表的完整信息
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sqlite> .schema COMPANY
CREATE TABLE COMPANY(ID INT PRIMARY KEY NOT NULL,NAME TEXT NOT NULL,AGE INT NOT NULL,ADDRESS CHAR(50),SALARY REAL);
4.3 插入数据 插入数据，方法一:插入对应的列的值
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sqlite> INSERT INTO COMPANY (ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)
...> VALUES (1, 'Paul', 32, 'California', 20000.00 );
查询是否插入成功
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sqlite> SELECT * FROM COMPANY;
1|Paul|32|California|20000.0
插入数据，方法二:给所有列插入值
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sqlite> INSERT INTO COMPANY VALUES (7, 'James', 24, 'Houston', 10000.00 );
sqlite> SELECT * FROM COMPANY;
1|Paul|32|California|20000.0
7|James|24|Houston|10000.0
用第二种方法多插入几个数据:
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sqlite> INSERT INTO COMPANY VALUES (2, 'Allen', 25, 'Texas', 15000.00 );
sqlite> INSERT INTO COMPANY VALUES (3, 'Teddy', 23, 'Norway', 20000.00 );
sqlite> INSERT INTO COMPANY VALUES (4, 'Mark', 25, 'Rich-Mond ', 65000.00 );
sqlite> INSERT INTO COMPANY VALUES (5, 'David', 27, 'Texas', 85000.00 );
sqlite> INSERT INTO COMPANY VALUES (6, 'Kim', 22, 'South-Hall', 45000.00 );
sqlite> SELECT * FROM COMPANY;
1|Paul|32|California|20000.0
7|James|24|Houston|10000.0
2|Allen|25|Texas|15000.0
3|Teddy|23|Norway|20000.0
4|Mark|25|Rich-Mond |65000.0
5|David|27|Texas|85000.0
6|Kim|22|South-Hall|45000.0
4.4 更新数据
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//先插入一条数据
sqlite> INSERT INTO COMPANY VALUES (8, 'wirelessqa', 28, 'HZ', 20000.00 );
sqlite> SELECT * FROM COMPANY;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
8 wirelessqa 28 HZ 20000.0
//更新NAME为wirelessqa的地址为NanJing
sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'NanJing' WHERE NAME = 'wirelessqa';
8 wirelessqa 28 NanJing 20000.0
//查看更新后的数据
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE NAME = 'wirelessqa';
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
8 wirelessqa 28 NanJing 20000.0
4.5 删除数据
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//删除ADDRESS为NanJing的这条数据
sqlite> DELETE FROM COMPANY WHERE ADDRESS = 'NanJing';
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE ADDRESS = 'NanJing';
sqlite>
4.6 数据查询 4.6.1. SQLite 算术运算符运算符: + - * / %
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sqlite> select 4 + 2;
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sqlite> select 4 - 2;
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sqlite> select 4 * 2;
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sqlite> select 4 / 2;
2
sqlite> select 4 % 2;
0
4.6.2. SQLite 算术运算符运算符 描述 实例
== 检查两个操作数的值是否相等，如果相等则条件为真。 (a == b) 不为真。
= 检查两个操作数的值是否相等，如果相等则条件为真 (a = b) 不为真。
!= 检查两个操作数的值是否相等，如果不相等则条件为真 (a != b) 为真。
检查两个操作数的值是否相等，如果不相等则条件为真 (a b) 为真。
> 检查左操作数的值是否大于右操作数的值，如果是则条件为真。 (a > b) 不为真。
>= 检查左操作数的值是否大于等于右操作数的值，如果是则条件为真 (a >= b) 不为真。
看一下表里现有的数据：
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sqlite> .headers on
sqlite> .mode tabs
sqlite> SELECT * FROM COMPANY;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE = 32;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE == 32 ;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE != 32;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE >= 32;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE > 32;
4.6.3. SQLite 逻辑运算符运算符 描述
AND AND 运算符允许在一个 SQL 语句的 WHERE 子句中的多个条件的存在。
BETWEEN BETWEEN 运算符用于在给定最小值和最大值范围内的一系列值中搜索值。
EXISTS EXISTS 运算符用于在满足一定条件的指定表中搜索行的存在。
IN IN 运算符用于把某个值与一系列指定列表的值进行比较。
NOT IN IN 运算符的对立面，用于把某个值与不在一系列指定列表的值进行比较。
LIKE LIKE 运算符用于把某个值与使用通配符运算符的相似值进行比较。
GLOB GLOB 运算符用于把某个值与使用通配符运算符的相似值进行比较。GLOB 与 LIKE 不同之处在于，它是大小写敏感的。
NOT NOT 运算符是所用的逻辑运算符的对立面。比如 NOT EXISTS、NOT BETWEEN、NOT IN，等等。它是否定运算符。
OR OR 运算符用于结合一个 SQL 语句的 WHERE 子句中的多个条件。
IS NULL NULL 运算符用于把某个值与 NULL 值进行比较。
IS IS 运算符与 = 相似。
IS NOT IS NOT 运算符与 != 相似。
UNIQUE UNIQUE 运算符搜索指定表中的每一行，确保唯一性（无重复）。
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//AND 运算符允许在一个 SQL 语句的 WHERE 子句中的多个条件的存在。
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE 15000.0;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
3 Teddy 23 Norway 20000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
//OR 运算符用于结合一个 SQL 语句的 WHERE 子句中的多个条件。
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE 15000.0;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
//BETWEEN 运算符用于在给定最小值和最大值范围内的一系列值中搜索值。
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE BETWEEN 25 AND 32;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
//EXISTS 运算符用于在满足一定条件的指定表中搜索行的存在。
sqlite> SELECT AGE FROM COMPANY WHERE EXISTS (SELECT AGE FROM COMPANY WHERE SALARY > 65000);
AGE
32
24
25
23
25
27
22
//AGE 不为 NULL 的所有记录
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE IS NOT NULL;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
//LIKE 运算符用于把某个值与使用通配符运算符的相似值进行比较。
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE NAME LIKE 'Ki%';
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
//GLOB 运算符用于把某个值与使用通配符运算符的相似值进行比较。GLOB 与 LIKE 不同之处在于，它是大小写敏感的。
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE NAME GLOB 'Ki*';
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
//IN 运算符用于把某个值与一系列指定列表的值进行比较。
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE IN ( 25, 27 );
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
2 Allen 25 Texas 15000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
//IN 运算符的对立面，用于把某个值与不在一系列指定列表的值进行比较。
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE NOT IN ( 25, 27 );
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
//
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE > (SELECT AGE FROM COMPANY WHERE SALARY > 65000);
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE 65000);
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
4.6.4 排序、分组、去重、时间
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//通过内置函数查看一共有多少条数据
sqlite> SELECT COUNT(*) AS "RECORDS" FROM COMPANY;
RECORDS
7
//显示前4条
sqlite> SELECT * FROM COMPANY LIMIT 4;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
//按SALARY降序排序
sqlite> SELECT * FROM COMPANY ORDER BY SALARY ASC;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
1 Paul 32 California 20000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
//按SALARY升序排序
sqlite> SELECT * FROM COMPANY ORDER BY SALARY DESC;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
5 David 27 Texas 85000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
1 Paul 32 California 20000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
7 James 24 Houston 10000.0
//按NAME和SALARY升序排序
sqlite> SELECT * FROM COMPANY ORDER BY AGE,SALARY DESC;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
5 David 27 Texas 85000.0
1 Paul 32 California 20000.0
// GROUP BY 子句用于与 SELECT 语句一起使用，来对相同的数据进行分组。
// 查询某个人的工资总数
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME;
NAME SUM(SALARY)
Allen 15000.0
David 85000.0
James 10000.0
Kim 45000.0
Mark 65000.0
Paul 20000.0
Teddy 20000.0
// GROUP BY 和 ORDER BY一起用
sqlite> SELECT NAME, SUM(SALARY) FROM COMPANY GROUP BY NAME ORDER BY NAME DESC;
NAME SUM(SALARY)
Teddy 20000.0
Paul 20000.0
Mark 65000.0
Kim 45000.0
James 10000.0
David 85000.0
Allen 15000.0
//HAVING 子句允许指定条件来过滤将出现在最终结果中的分组结果。
//WHERE 子句在所选列上设置条件，而 HAVING 子句则在由 GROUP BY 子句创建的分组上设置条件。
//在一个查询中，HAVING 子句必须放在 GROUP BY 子句之后，必须放在 ORDER BY 子句之前
//查询所有数据
qlite> SELECT * FROM COMPANY;
ID NAME AGE ADDRESS SALARY
1 Paul 32 California 20000.0
7 James 24 Houston 10000.0
2 Allen 25 Texas 15000.0
3 Teddy 23 Norway 20000.0
4 Mark 25 Rich-Mond 65000.0
5 David 27 Texas 85000.0
6 Kim 22 South-Hall 45000.0
//查询AGE，并去重
sqlite> SELECT DISTINCT AGE FROM COMPANY;
AGE
32
24
25
23
27
22
日期 & 时间
//把header关掉了
sqlite> . header off
sqlite> SELECT date('now');
2014-02-27
sqlite> SELECT datetime(1092941466, 'unixepoch');
2004-08-19 18:51:06
sqlite> SELECT TIME('NOW');
07:47:25?
4.6.5. 常用函数
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//表行数
sqlite> SELECT count(*) FROM COMPANY;
7
//最大值
sqlite> SELECT max(salary) FROM COMPANY;
85000.0
//最小值
sqlite> SELECT min(salary) FROM COMPANY;
10000.0
//平均值
sqlite> SELECT avg(salary) FROM COMPANY;
37142.8571428572
sqlite> SELECT sum(salary) FROM COMPANY;
260000.0
//转大写
sqlite> SELECT upper(name) FROM COMPANY;
PAUL
JAMES
ALLEN
TEDDY
MARK
DAVID
KIM
//转小写
sqlite> SELECT lower(name) FROM COMPANY;
paul
james
allen
teddy
mark
david
kim
//长度
sqlite> SELECT name, length(name) FROM COMPANY;
Paul 4
James 5
Allen 5
Teddy 5
Mark 4
David 5
Kim 3
sqlite>
4.7 删除表
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1
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sqlite> DROP TABLE COMPANY;
sqlite> .tables
4.8 删除数据库
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1
直接rm 删除掉db文件就可以了
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Apr 07, 2024 am 09:01 AM
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CVPR 2024 시상식 전체가 발표되었습니다! 약 10,000명이 오프라인으로 컨퍼런스에 참석했으며 Google의 중국인 연구원이 최우수 논문상을 수상했습니다.
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
베이징 시간으로 6월 20일 이른 아침, 시애틀에서 열린 최고의 국제 컴퓨터 비전 컨퍼런스인 CVPR2024가 최우수 논문 및 기타 수상작을 공식 발표했습니다. 올해는 우수논문 2편, 최우수 학생논문 2편 등 총 10편의 논문이 수상하였습니다. 컴퓨터 비전(CV) 분야 최고 학회는 매년 수많은 연구기관과 대학이 모여드는 CVPR이다. 통계에 따르면 올해 총 1만1532편의 논문이 제출돼 2719편이 채택돼 합격률 23.6%를 기록했다. Georgia Institute of Technology의 CVPR2024 데이터 통계 분석에 따르면 연구 주제 관점에서 가장 많은 논문이 이미지 및 비디오 합성 및 생성입니다(Imageandvideosyn
C 언어 학습을 시작하기 위한 5가지 프로그래밍 소프트웨어
Feb 19, 2024 pm 04:51 PM
널리 사용되는 프로그래밍 언어인 C언어는 컴퓨터 프로그래밍에 종사하려는 사람들이 꼭 배워야 할 기본 언어 중 하나이다. 그러나 초보자의 경우 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것이 다소 어려울 수 있습니다. 특히 관련 학습 도구와 교육 자료가 부족하기 때문입니다. 이번 글에서는 초보자가 C 언어를 시작하고 빠르게 시작할 수 있도록 도와주는 프로그래밍 소프트웨어 5가지를 소개하겠습니다. 최초의 프로그래밍 소프트웨어는 Code::Blocks였습니다. Code::Blocks는 무료 오픈 소스 통합 개발 환경(IDE)입니다.
PyCharm Community Edition 설치 가이드: 모든 단계를 빠르게 익히세요
Jan 27, 2024 am 09:10 AM
PyCharm Community Edition 빠른 시작: 자세한 설치 튜토리얼 전체 분석 소개: PyCharm은 개발자가 Python 코드를 보다 효율적으로 작성하는 데 도움이 되는 포괄적인 도구 세트를 제공하는 강력한 Python 통합 개발 환경(IDE)입니다. 이 문서에서는 PyCharm Community Edition을 설치하는 방법을 자세히 소개하고 초보자가 빠르게 시작할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1단계: PyCharm Community Edition 다운로드 및 설치 PyCharm을 사용하려면 먼저 공식 웹사이트에서 다운로드해야 합니다.
기술 초보자의 필독서: C언어와 Python의 난이도 분석
Mar 22, 2024 am 10:21 AM
제목: 기술 초보자가 꼭 읽어야 할 책: C언어와 Python의 난이도 분석, 구체적인 코드 예제가 필요한 오늘날의 디지털 시대에 프로그래밍 기술은 점점 더 중요한 능력이 되었습니다. 소프트웨어 개발, 데이터 분석, 인공 지능과 같은 분야에서 일하고 싶거나 관심 있는 프로그래밍을 배우고 싶다면 적합한 프로그래밍 언어를 선택하는 것이 첫 번째 단계입니다. 많은 프로그래밍 언어 중에서 C 언어와 Python은 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어이며 각각 고유한 특성을 가지고 있습니다. 이번 글에서는 C언어와 Python의 난이도를 분석해보겠습니다.
베어메탈부터 700억 개의 매개변수가 있는 대형 모델까지 튜토리얼과 바로 사용할 수 있는 스크립트가 있습니다.
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
우리는 LLM이 대규모 데이터를 사용하여 대규모 컴퓨터 클러스터에서 훈련된다는 것을 알고 있습니다. 이 사이트는 LLM 훈련 프로세스를 지원하고 개선하는 데 사용되는 다양한 방법과 기술을 소개합니다. 오늘 우리가 공유하고 싶은 것은 기본 기술에 대해 심층적으로 살펴보고 운영 체제 없이도 수많은 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 방법을 소개하는 기사입니다. 이 기사는 기계가 생각하는 방식을 이해하여 일반 지능을 달성하기 위해 노력하는 AI 스타트업 Imbue에서 가져온 것입니다. 물론 운영 체제가 없는 "베어 메탈"을 LLM 교육을 위한 컴퓨터 클러스터로 전환하는 것은 탐색과 시행착오로 가득 찬 쉬운 과정이 아니지만 Imbue는 마침내 700억 개의 매개변수를 사용하여 LLM을 성공적으로 교육했습니다. 과정이 쌓이다
RAG의 12가지 문제점을 카운트다운하는 NVIDIA 수석 아키텍트가 솔루션을 가르칩니다.
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
검색 증강 생성(RAG)은 검색을 사용하여 언어 모델을 향상시키는 기술입니다. 특히, 언어 모델은 답변을 생성하기 전에 광범위한 문서 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 생성 프로세스를 안내합니다. 이 기술은 콘텐츠의 정확성과 관련성을 크게 향상시키고 환각 문제를 효과적으로 완화하며 지식 업데이트 속도를 높이고 콘텐츠 생성 추적성을 향상시킬 수 있습니다. RAG는 의심할 여지 없이 인공 지능 연구에서 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. RAG에 대한 자세한 내용은 본 사이트의 칼럼 기사 "대형 모델의 단점을 보완하는 데 특화된 RAG의 새로운 발전은 무엇인가?"를 참조하시기 바랍니다. 이 리뷰는 이를 명확하게 설명합니다." 그러나 RAG는 완벽하지 않으며 사용자는 이를 사용할 때 몇 가지 "고통"에 직면하는 경우가 많습니다. 최근 NVIDIA의 고급 생성 AI 솔루션
