Bagaimana untuk menulis pernyataan pengubahsuaian dalam sql
Pernyataan pengubahsuaian dalam SQL termasuk UPDATE, DELETE dan INSERT INTO, yang digunakan untuk mengemas kini, memadam dan memasukkan data dalam pangkalan data. Kenyataan UPDATE mengemas kini rekod sedia ada dalam jadual, kenyataan DELETE memadamkan rekod, dan pernyataan INSERT INTO memasukkan rekod baharu.
Ubah suai pernyataan dalam SQL
Ubahsuai pernyataan digunakan untuk mengemas kini data dalam pangkalan data, ia termasuk arahan berikut: ERT INTO
- KEMASKINI kenyataan
-
KEMASKINI penyata digunakan untuk mengemas kini rekod sedia ada dalam jadual Formatnya ialah:
<code>UPDATE <表名> SET <列名> = <新值>, ... WHERE <条件>;</code>
Salin selepas log masukSebagai contoh, kemas kini gaji pekerja bernama "John Doe" dalam -
DELETE statement
<code>UPDATE employees SET salary = 10000 WHERE name = "John Doe";</code>
Salin selepas log masuk
DELETE statement digunakan untuk memadam rekod daripada jadual, formatnya ialah:<code>DELETE FROM <表名>
WHERE <条件>;</code>
pekerja kod> jadual:
<code>DELETE FROM employees WHERE name = "John Doe";</code>
employees
表中名为 "John Doe" 的员工的工资为 10000:
<code>INSERT INTO <表名> (<列名1>, <列名2>, ...) VALUES (<值1>, <值2>, ...);</code>
DELETE 语句
DELETE 语句用于从表中删除记录,其格式为:
<code>INSERT INTO employees (name, salary) VALUES ("Jane Smith", 8000);</code>
例如,从 employees
表中删除名为 "John Doe" 的员工:
INSERT INTO 语句
INSERT INTO 语句用于在表中插入新记录,其格式为:
rrreee例如,在 employees
pekerja
jadual ":🎜rrreeeAtas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menulis pernyataan pengubahsuaian dalam sql. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Artikel ini membincangkan pembahagian data mendatar dan menegak dalam SQL, yang memberi tumpuan kepada kesannya terhadap prestasi dan skalabilitas. Ia membandingkan manfaat dan pertimbangan untuk memilih di antara mereka.

Artikel ini menangani pemadam baris dengan kekangan utama asing dalam pangkalan data relasi. Ia memperincikan kaedah untuk mengendalikan pelanggaran kekangan, termasuk pemadaman cascading, menyekat pemadaman, dan menetapkan nulls. Artikel ini menekankan amalan terbaik

Artikel ini menerangkan cara menggunakan fungsi agregat SQL (SUM, AVG, Count, Min, Max) untuk meringkaskan data, memperincikan kegunaan dan perbezaannya, dan bagaimana menggabungkannya dalam pertanyaan.

Artikel ini membincangkan risiko keselamatan SQL dinamik, yang memberi tumpuan kepada suntikan SQL, dan menyediakan strategi mitigasi seperti menggunakan pertanyaan parameter dan pengesahan input.

Artikel ini membincangkan Tahap Pengasingan Transaksi SQL: Baca tidak komited, baca bacaan yang komited, berulang, dan bersiri. Ia mengkaji kesan mereka terhadap konsistensi dan prestasi data, dengan menyatakan bahawa pengasingan yang lebih tinggi memastikan konsistensi yang lebih besar tetapi MA

Artikel ini membincangkan sifat asid (atomik, konsistensi, pengasingan, ketahanan) dalam urus niaga SQL, penting untuk mengekalkan integriti data dan kebolehpercayaan.

Artikel ini membandingkan arahan SQL dan Truncate SQL. Padam menghilangkan baris secara individu, membolehkan penyingkiran bersyarat dan penggantian transaksi. Truncate lebih cepat, mengeluarkan semua baris sekaligus, tetapi tidak mempunyai keupayaan rollback. Prestasi dan data semula

Artikel ini memperincikan strategi ujian yang berkesan untuk operasi SQL Delete. Ia menekankan mengesahkan penghapusan baris yang betul melalui perbandingan data pra-dan pasca penghapusan, jumlah baris, dan ujian negatif. Amalan terbaik, termasuk sandaran, transaksi
