SQLite简易入门
本文内容来源:https://www.dataquest.io/mission/129/introduction-to-sql
本文所用数据来源:https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/college-names
摘要:主要简介了SQLite的一些简易操作(增删改查)
原始数据展示(数据库facts存储了如下的这张表,主要字段描述:
code - 国家代码,name - 国家名称, area - 国土面积, created_at - 创建这个表的时间)
操作数据
查询
- #数据展示
- SELECT [columnA, columnB, ...]
- FROM tableName;
- #如: 查询数据库中code和name两列的数据
- SELECT code, name
- FROM facts;
- #条件查询,使用where来界定查询条件,如,查询人口大于1亿的国家代码和名称
- SELECT code, name
- FROM facts
- WHERE population> 100000000;
在where语句中可以使用的比较符号:
- 小于: <
- 小于或等于: <=
- 大于: >
- 大于或等于: >=
- 等于: =
- 不等于: !=
sqlite中可以直接对日期数据进行比较,譬如,查询在2015-11-01 14:00之前创建的数据
- SELECT * FROM facts
- WHERE created_at < "2015-11-01 14:00"
注意:在双引号中就是日期格式的数据,必须按照yyyy-mm-dd HH:MM:SS的格式
限定返回的数据数量
# 有时候只想查看返回数据的前几条,使用limit, 如:查询前五条数据
- select * from facts limit 5;
逻辑运算符
可以使用逻辑运算符and和or来组合多重查询条件
- SELECT [column1, column2,...] FROM [table1]
- WHERE [condition1] AND [condition2]
- #如,人口大于1亿且国土面积大于100000的国家名称
- select name from facts where population> 100000000 and area_land> 100000 limit 10;
组合多个查询条件
- #如:查询在人口过亿的国家中,出生率大于20或者死亡率小于10的数据
- select name
- from facts
- where (population >100000000) and (birth_rate > 20 or death_rate < 10);
排序
通过order by语句来指定排序的列,asc是升序,desc是降序
- SELECT [column1, column2,...] FROM [table1]
- WHERE [conditions]..
- ORDER BY column1 [ASC or DESC]
- # 按国家名称降序排序
- select name from facts order by name desc limit 10;
- #多列排序,譬如,在一个存储人名的表中,首先对姓排序,然后在同一个姓中再对名排序
- select [column1, column2..]
- from table_name
- order by column1 (asc or desc), column2 (asc or desc)
查询一张表的数据类型,sqlite中主要有以下的数据类型:
- INTEGER - 类似于python中的整型类型
- REAL - 类似于python中的浮点数类型
- FLOAT - 类似于python中的浮点数类型
- TEXT - 类似于python中的字符串类型
- VARCHAR(255) - 类似于python中的字符串类型
之所以同一个类型有不同的名字,是因为sqlite用来兼容其他数据库所用的,查询一张表的数据类型,使用pragma语句
- PRAGMA table_info(tableName);
- #结果会返回一个列表(截取):
- [[0, "id", "INTEGER", 1, null, 1], [1, "code", "varchar(255)", 1, null, 0], [2, "name", "varchar(255)", 1, null, 0]]
该列表的内容内容如下,pk = 1表明该字段是一个主键:
插入
往数据库中插入数据,使用insert语句,注意日期数据必须符合格式:yyyy-mm-dd HH:MM:SS
- INSERT INTO tableName
- VALUES (value1, value2, ...);
- #例子:
- INSERT INTO facts
- VALUES (262, "dq", "DataquestLand", 60000, 40000, 20000, 500000, 100, 50, 10, 20, "2016-02-25 12:00:00", "2016-02-25 12:00:00");
如果要插入的数据中有空值,就用NULL代替即可
更新
- UPDATE tableName
- SET column1=value1, column2=value2, ...
- WHERE column1=value3, column2=value4, ...
- # 例如,将United States改为DataquestLand
- update facts
- set name='DataquestLand'
- where name='United States';
删除
- DELETE FROM tableName
- WHERE column1=value1, column2=value2, ...;
- # 例如,将名为Canada的数据全部删除
- delete from facts
- where name='Canada';
使用python和sqlite交互
sqlite数据库并不需要开启一个单独的服务器进程,并且把所有的数据都存储在硬盘上的一个文件中,从python2.5开始,sqlite就集成在了python语言中,所以不需要额外安装库来操作sqlite
连接数据库
- import sqlite3
- conn = sqlite3.connect(‘countries.db’) #使用connect()方法来连接数据库,该参数指定数据库的名称
python是通过cursor对象来操作sql语句的,cursor对象可以执行如下功能:
- 查询数据库
- 解析从数据库返回的结果
- 将数据库的返回结果转化为python对象
- 将cursor的值保存为本地变量
注意:cursor对象把返回的结果保存到一个元组的列表中,如下
- import sqlite3
- conn = sqlite3.connect("countries.db") # 连接数据库
- cursor = conn.cursor() # 返回一个cursor对象
- query = 'select name from facts;' # 将查询语句保存为字符串格式
- cursor.execute(query) # 执行查询语句
- names = cursor.fetchall() # 保存全部的返回结果
- print(names[0:2]) # 显示前两个数据
- #结果:一个列表,列表中的每个元素是一个元组
- [('Afghanistan,), ('Albania',)]
有时候可能需要逐条返回查询结果,就是用fetchone(),需要一次返回n条结果,就是用fetchmany(n)。因为在cursor对象中会保存一个内部的计数器,在每次得到返回结果时都会增加计数器
- # 上面的查询语句等价于这样
- import sqlite3
- conn = sqlite3.connect("countries.db") # 连接数据库
- cursor = conn.cursor() # 返回一个cursor对象
- query = 'select name from facts;' # 将查询语句保存为字符串格式
- cursor.execute(query) # 执行查询语句
- names = cursor.fetchmany(2) # 保存前2条结果
- print(names)
在某个进程连接着一个sqlite数据库的时候,其他进程是不能访问该数据库的,所以在操作完数据库之后需要关闭连接,注意,在关闭连接的时候,之前对数据库的更改会自动保存并生效。
- conn = sqlite3.connect("countries.db")
- conn.close()
操作表结构
上面的内容都是对表中的数据进行操作,现在要对表的结构进行操作,譬如创建新表,增加一列等
增加列
- # 往一张表中增加一个新列
- ALTER TABLE tableNAme
- ADD columnName dataType;
- # 例如,往该表中增加一列名为leader,且数据格式为text
- alter table facts add leader text;
创建新表
- CREATE TABLE dbName.tableName(
- column1 dataType1 PRIMARY KEY,
- column2 dataType2,
- column3 dataType3,
- ...
- );
- # 例如,在数据库factbook中创建一个新表用来保存国家领导人的信息
- CREATE TABLE factbook.leaders(
- id integer PRIMARY KEY, # 指定主键
- name text,
- country text
- );
创建具有外键的表
- CREATE TABLE factbook.leaders(
- id integer PRIMARY KEY,
- name text,
- country integer,
- worth float,
- FOREIGN KEY(country) REFERENCES facts(id) # 该外键指定要连接那个表
- );
多表联合查询
- SELECT [column1, column2, ...] from tableName1
- INNER JOIN tableName2 # 指定另一张表
- ON tableName1.column3 == tableName2.column4;
- # 譬如,查找两张表中编号一致的数据
- SELECT * from landmarks
- INNER JOIN facts
- ON landmarks.country == facts.id;
- # 除了INNER JOIN还有LEFT OUTER JOIN(左外连接)
在上面的例子中,landmarks是在左边的表,facts是在右边的表,在执行JOIN的时候,会变成这样
红线左边的就是landmarks表的值,右边就是facts表的值,因为id和name两个字段都重复了,所以右边的表会加上后缀1
- INNER JOIN - 只展示符合查询条件的值,在上图中就是左边的country值等于右边id_1的值的那些行
- LEFT OUTER JOIN - 左表中有不匹配的数据时,在合并的表中的其他字段就显示为NULL
关于JOIN,更多资料参考:http://www.yiibai.com/sqlite/sqlite_using_joins.html
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