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SQLite(Structured Query Language - Lite)是一种轻量级的嵌入式关系型数据库管理系统(RDBMS)。以下是一些关于SQLite的简介:
解压到指定文件夹,解压后如下
配置环境变量:添加 E:\install\sqllite3.44.0 到 PATH 环境变量,最后在命令提示符下,使用 sqlite3 命令,将显示如下结果。
# 语法:.open [路径+数据库名字]
.open E:\install\sqllite3.44.0\db\zhouquantest.db
存储类 | 字段描述 |
---|---|
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。 |
SQLite 支持列上的类型 affinity 概念。任何列仍然可以存储任何类型的数据,但列的首选存储类是它的 affinity。在 SQLite3 数据库中,每个表的列分配为以下类型的 affinity 之一:
Affinity | 描述 |
---|---|
TEXT | 该列使用存储类 NULL、TEXT 或 BLOB 存储所有数据。 |
NUMERIC | 该列可以包含使用所有五个存储类的值。 |
INTEGER | 与带有 NUMERIC affinity 的列相同,在 CAST 表达式中带有异常。 |
REAL | 与带有 NUMERIC affinity 的列相似,不同的是,它会强制把整数值转换为浮点表示。 |
NONE | 带有 affinity NONE 的列,不会优先使用哪个存储类,也不会尝试把数据从一个存储类强制转换为另一个存储类。 |
SQLite 没有单独的 Boolean 存储类。相反,布尔值被存储为整数 0(false)和 1(true)。
SQLite 没有一个单独的用于存储日期和/或时间的存储类,但 SQLite 能够把日期和时间存储为 TEXT、REAL 或 INTEGER 值。
存储类 | 日期格式 |
---|---|
TEXT | 格式为 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS” 的日期。 |
REAL | 从公元前 4714 年 11 月 24 日格林尼治时间的正午开始算起的天数。 |
INTEGER | 从 1970-01-01 00:00:00 UTC 算起的秒数。 |
您可以以任何上述格式来存储日期和时间,并且可以使用内置的日期和时间函数来自由转换不同格式。
CREATE TABLE employees (
id INTEGER PRIMARY KEY,
name TEXT NOT NULL,
age INTEGER,
department TEXT
);
INSERT INTO employees (name, age, department)
VALUES ('蔡徐坤', 30, 'dev');
INSERT INTO employees (name, age, department)
VALUES ('鸡哥', 28, 'net');
查询所有列:
SELECT * FROM employees;
查询特定列:
SELECT name, age FROM employees;
使用条件查询:
SELECT * FROM employees WHERE department = 'net';
使用通配符查询:
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '蔡%';
UPDATE employees
SET age = 31
WHERE name = '蔡徐坤';
DELETE FROM employees
WHERE name = '鸡哥';
Glob
子句用于执行基于模式匹配的字符串比较。
SELECT * FROM employees
WHERE name GLOB '蔡*';
LIMIT
子句用于限制查询结果的行数。
SELECT * FROM employees
LIMIT 5;
ORDER BY
子句用于对查询结果进行排序。
SELECT * FROM employees
ORDER BY age DESC;
GROUP BY
子句用于对查询结果进行分组。
SELECT department, AVG(age) as avg_age
FROM employees
GROUP BY department;
HAVING
子句用于在 GROUP BY 子句中对分组进行过滤。
SELECT department, AVG(age) as avg_age
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(age) > 30;
DISTINCT
关键字用于返回唯一的值,去除重复。
SELECT DISTINCT department FROM employees;
计算年龄:
SELECT AVG(age),MAX(age),MIN(age) FROM employees;
计算部门人数:
SELECT department, COUNT(*) as num_employees
FROM employees
GROUP BY department;
-- 创建部门表
CREATE TABLE departments (
id INTEGER PRIMARY KEY,
short_name TEXT,
name TEXT
);
-- 插入数据
INSERT INTO departments (short_name,name)
VALUES ('dev','开发部'), ('net','网络部');
-- 关联查询
SELECT employees.name, employees.age, departments.name as department
FROM employees
JOIN departments ON employees.department = departments.short_name;
CREATE VIEW view_employee_summary AS
SELECT department, AVG(age) as avg_age, COUNT(*) as num_employees
FROM employees
GROUP BY department;
CREATE INDEX idx_department ON employees (department);
创建一个python项目
SQLAlchemy
是一个强大的 SQL 工具包和对象关系映射(ORM)库,它允许在 Python 中更方便地与数据库进行交互
使用以下命令安装:
pip install SQLAlchemy
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Sequence from sqlalchemy.orm import declarative_base, sessionmaker # 创建一个SQLite数据库引擎 # sqlite:/// 表示 SQLite 数据库连接协议 # students.db 是 SQLite 数据库文件的名称 # echo=True将SQL语句打印到控制台 engine = create_engine('sqlite:///students.db', echo=True) # 创建一个基类,用于声明类定义 Base = declarative_base() # 定义Student类 class Student(Base): __tablename__ = 'students' id = Column(Integer, Sequence('student_id_seq'), primary_key=True) name = Column(String(50), nullable=False) age = Column(Integer) grade = Column(String(10)) # 创建"students"表 Base.metadata.create_all(engine) # 创建一个用于数据库交互的Session类 Session = sessionmaker(bind=engine) session = Session() # 新增 student1 = Student(id=1, name='小明', age=20, grade='A') student2 = Student(id=2, name='小红', age=22, grade='B') student3 = Student(id=3, name='小菜', age=21, grade='B') student4 = Student(id=4, name='小坤', age=23, grade='A') # 如果需要新增则取消下面两行注释 # session.add_all([student1, student2, student3, student4]) # session.commit() # 查询并打印 print("所有学生:") students = session.query(Student).all() for student in students: print(f"ID: {student.id}, 姓名: {student.name}, 年龄: {student.age}, 成绩: {student.grade}") # 查询指定学生 specific_student = session.query(Student).filter_by(name='小明').first() if specific_student: print(f"\n特定学生: ID: {specific_student.id}, 姓名: {specific_student.name}," f" 年龄: {specific_student.age}, 成绩: {specific_student.grade}") else: print("\n未找到特定学生") # 更新学生的成绩 update_student = session.query(Student).filter_by(name='小红').first() if update_student: update_student.grade = 'A' session.commit() print("\n成绩已更新") else: print("\n未找到学生") # 删除学生 delete_student = session.query(Student).filter_by(name='小明').first() if delete_student: session.delete(delete_student) session.commit() print("\n学生已删除") else: print("\n未找到学生") # 关闭Session session.close()
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