Sqlite как установить на windows 10

Обновлено: 05.07.2024


SQLite — это автономная база данных без сервера SQL. Ричард Хипп, создатель SQLite, впервые выпустил программное обеспечение 17 августа 2000 года. С тех пор оно стало вторым по популярности ПО в мире. Его используют даже в таких важных системах, как Airbus A350. Кстати, программа вместе со всеми библиотеками весит всего несколько мегабайт.

Для запуска SQLite 3, в командной строке нужно прописать следующее:

Вы можете изменить заданные по умолчанию настройки CLI SQLite 3, отредактировав файлы

/.sqliterc в директории. Это удобно для сохранения настроек, которые вы часто используете (рецептов). Вот пример:

Вы можете импортировать CSV-данные в SQLite 3 с помощью двух команд. Первая переводит клиент в CSV, а вторая импортирует данные из CSV-файла. Предполагаемый разделитель можно менять с помощью команды .separator.

Если таблицы назначения еще не существует, первая строка CSV-файлов будет использоваться для именования каждого из столбцов. Если таблица существует, то все строки данных будут добавлены в существующую таблицу.

В качестве примера я собрал несколько аэропортов Уэльса в CSV-файл с разными кодировками.

Я запустил в клиенте SQLite 3 новую базу данных под названием airport.db. Этого файла базы данных еще не существовало, поэтому SQLite 3 автоматически создал его для меня.

Я переключил клиент в режим CSV, установил запятую разделителем, а затем импортировал файл airport.csv.

Теперь появляется возможность запустить команду schema в таблице новых аэропортов, видим два столбца с названиями на японском языке и ещё два — с использованием ASCII-символов.

Без проблем можно давать команды, смешивая кодировки.

Кроме того, можно сбросить базу данных на SQL с помощью лишь одной команды.

Имейте в виду, что созданные файлы .db могут быть слишком большими. Во время написания этой статьи у меня получился CSV-файл с миллионом рядов и 12 столбцами, состоящий в основном из чисел и одного текстового поля. Сжатый CSV-файл с GZIP весил 41 МБ, распакованный CSV — 142 МБ, а при импорте в SQLite 3 — .db-файл — 165 МБ. Я смог с GZIP сжать файл .db до 48 МБ, но, к сожалению, SQLite 3 не может открывать базы данных, сжатые GZIP.

Локальность данных может быть значительно улучшена за счет хранения базы данных SQLite 3 в памяти, а не на диске. Ниже приведен пример, где я вычисляю 10 значений Фибоначчи и сохраняю их в базе данных SQLite 3, находящейся в памяти, с использованием Python 3.

Вы можете создавать пользовательские функции в Python, которые будут выполняться с использованием данных, находящихся внутри БД SQLite 3. Ниже приведена небольшая база данных SQLite 3:

Затем я создал функцию на Python, которая извлекает имя хоста из URL-адреса и выполняет действия, ориентируясь на таблицу.

Вот что выводится при вызове функции fetchall:

Клиент SQLite 3 способен работать с несколькими базами данных за один сеанс. Ниже я запустил клиент и подключил две базы данных.

Затем я запустил команду .databases для вывода имен и мест баз данных.

В качестве префикса я использую имена таблиц в моих запросах с именем, которое я назначил базе данных.

Jupyter Notebooks — популярная программа для визуализации данных. Ниже можно посмотреть процесс настройки и несколько примеров визуализаций.
Для начала я установил ряд системных зависимостей.

Затем я создал виртуальную среду Python, чтобы можно было отделить зависимость Python от других проектов и назвал её .taxis.

Я обновил менеджер пакетов «pip» Python до версии 9.0.1 в этой виртуальной среде.

Затем я установил несколько популярных Python-библиотек.

Затем я включил расширение gmaps и разрешил Jupyter использовать виджеты.

После этого я запустил сервер Notebook. Вы увидите URL-адрес, содержащий параметр токена. Чтобы запустить Notebook (не ПК, конечно же), откройте ссылку в веб-браузере.

Перед открытием URL-адреса я создал базу данных SQLite 3 из CSV-файла. Здесь содержится около миллиона случайных записей о поездках на такси. Чтобы экспортировать эти записи из Hive, я сделал следующее:

В моём блоге есть краткие инструкции по импорту набора данных в Hive. Если использовать инструкции не на ОС Raspbian, а на других, то имена пакетов, например, для JDK, вероятно, будут отличаться.

Вот первые три строки этого CSV-файла. Обратите внимание: первая строка содержит имена столбцов.

Я распаковал GZIP-файл, запустил SQLite 3, добавил trip.db в качестве параметра.

Затем переключился в режим CSV, убедился в том, что разделителем является запятая, и что импортирует CSV-файл в таблицу маршрутов.

Настроили, что дальше?

С импортированными данными я открыл Notebook URL-адрес и создал Python 3 Notebook в интерфейсе Jupyter’а. Теперь необходимо вставить следующее в первую ячейку, одновременно зажать shift и кнопку выполнения.

Код выше будет импортировать Pandas, библиотеку Python для SQLite 3, Holoviews — библиотеку обработки данных, библиотеку визуализации, а затем инициализировать расширение Bokeh для Holoviews. Наконец, будет установлено соединение с базой данных SQLite 3 с информацией о поездках на такси.

В следующем примере я привел код, который создаст heatmap для разбивки поездок по дням и часам.

Ниже приводится линейная диаграмма, показывающая количество поездок такси.

Чтобы построилась гистограмма, сравнивающая данные по разным цветам автомобилей, необходимо ввести информацию в новую ячейку.

Ниже приводится круговая диаграмма, показывающая зависимость поездок от времени суток.

Чтобы создать диаграмму матрицы рассеивания, выполните действия как в коде ниже. Заметьте, что это может занять несколько минут. Сначала будет показан массив данных, а потом и сам график.

Я натолкнулся на два способа отображения географических точек на картах. Первый — с Matplotlib и Basemap, которые будут работать в автономном режиме, без необходимости использовать API-ключи. Ниже будут указаны точки сбора для маршрутов такси в наборе данных.

Да, это выглядит несколько примитивно.

Следующий код построит heatmap поверх Google Maps виджета. Недостатком является то, что вам нужно будет создать связанный с Google API-ключ и подключаться к Интернету, когда вы его используете.

Pandas DataFrames отлично подходят для создания производных наборов данных с минимальным количеством кода. Кроме того, сброс Pandas DataFrames обратно в SQLite 3 очень прост. В этом примере я заполнил DataFrame некоторыми CSV-данными, создал новую базу данных SQLite 3 и выгрузил DataFrame в этот файл.

SQLite 3 — не игрушка, а мощное SQL-расширение. Поскольку скорость хранения и производительность одного ядра в процессорах увеличивают объем данных, SQLite 3 продолжает развиваться.

Я определенно считаю SQLite 3 одной из наиболее удобных баз данных, и я решаю значительное количество задач с его помощью.

Установочный файл Sqlite3 для Windows 10 представляет собой zip-файл, содержащий sqlite3.exe. Что нам нужно сделать, так это загрузить и извлечь zip-файл на жесткий диск, а затем получить доступ к sqlite3.exe из командной строки Windows 10.

Загрузить sqlite3 для Windows 10

Перейдите на страницу загрузки sqlite3 и загрузите zip-файл sqlite-tools на свой жесткий диск (в предварительно скомпилированных двоичных файлах для Windows).


После извлечения zip-файла вы найдете файл sqlite3.exe, это оболочка командной строки, которую мы используем для создания баз данных sqlite и управления ими.

Создайте папку sqlite3 на диске C

Теперь создайте папку sqlite3 на диске C и скопируйте файл sqlite3.exe в созданную вами папку.


По сути, это все, что нам нужно сделать. Теперь мы можем создавать базы данных sqlite с помощью командной строки Windows, перейдя в каталог C: sqlite3.


Пример: создание базы данных и таблицы sqlite.

Чтобы создать базу данных, сначала откройте командную строку Windows 10 (меню Пуск> Все приложения> Система Windows> Командная строка). Затем перейдите в папку C: sqlite3 с помощью команды cd.

Затем используйте команду sqlite3, за которой следует имя базы данных, чтобы создать базу данных.


Нет необходимости использовать расширение .db для имени базы данных. Вы можете установить любое расширение, которое хотите, или, если хотите, вы можете создать базу данных без расширения.

Добавить Sqlite3 в переменную пути Windows

Есть еще одна вещь, которую мы может сделать. Мы можем добавить sqlite в переменную Windows PATH, даже если это не обязательно. Если мы добавим Sqlite в переменную PATH Windows 10, мы сможем получить доступ к команде sqlite3, не переходя в папку C: sqlite3.


Это пошаговое руководство поможет приступить к подключению проекта в WSL к базе данных. приступая к работе с MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Microsoft SQL Server или SQLite.

Предварительные требования

  • Использовать Windows 10 с обновлением до версии 2004, сборкой 19041 или более поздней версии. .
  • Дистрибутив Linux работает в режиме WSL 2.

Различия между системами баз данных

Наиболее популярными вариантами для системы базы данных являются:

MySQL — это реляционная база данных SQL с открытым исходным кодом, которая организует данные в одну или несколько таблиц, в которых типы данных могут быть связаны друг с другом. Он вертикально масштабируемый. Это означает, что один конечный компьютер выполняет свою работу. В настоящее время это наиболее широкое использование четырех систем баз данных.

PostgreSQL (иногда называется Postgres) — это также реляционная база данных SQL с открытым исходным кодом, в которой особое внимание уделяется расширению и соответствию стандартам. Теперь она также может обрабатывать JSON, однако обычно лучше подходит для структурированных данных, вертикального масштабирования и требований ACID, таких как электронная коммерция и финансовые транзакции.

Microsoft SQL Server включает SQL Server Windows, SQL Server на Linux и SQL в Azure. Это также системы управления реляционными базами данных, настроенные на серверах с основной функцией хранения и извлечения данных в соответствии с запросом программных приложений.

SQLite — это автономно автономная, основанная на файлах база данных с открытым исходным кодом, которая обеспечивает переносимость, надежность и высокую производительность даже в средах с нехваткой памяти.

MongoDB — это база данных документов NoSQL с открытым исходным кодом, предназначенная для работы с JSON и хранения данных без схемы. Это горизонтально масштабируемый. Это означает, что несколько небольших компьютеров будут выполнять свою работу. Это хорошо подходит для гибкости и неструктурированных данных, а также для кэширования аналитики в режиме реального времени.

Выбор базы данных должен зависеть от типа приложения, с которым вы будете использовать базу данных. Мы рекомендуем вам изучить преимущества и недостатки структурированных и неструктурированных баз данных и сделать выбор в зависимости от конкретного случая использования.

Установка MySQL

Установка MySQL в WSL (IE. Ubuntu):

  1. Откройте терминал WSL (Internet Explorer). Ubuntu).
  2. Обновите пакеты Ubuntu: sudo apt update
  3. После обновления пакетов установите MySQL с помощью: sudo apt install mysql-server
  4. Подтвердите установку и получите номер версии: mysql --version

Также может потребоваться запустить прилагаемый сценарий безопасности. Это изменяет некоторые менее безопасные параметры по умолчанию для таких вещей, как удаленные корневые имена входа и примеры пользователей. Чтобы запустить сценарий безопасности, выполните следующие действия.

  1. Запустите сервер MySQL. sudo /etc/init.d/mysql start
  2. Запустите запрос сценария безопасности: sudo mysql_secure_installation
  3. В первом запросе будет указано, хотите ли вы настроить подключаемый модуль проверки пароля, который можно использовать для проверки надежности пароля MySQL. Затем вы установите пароль для привилегированного пользователя MySQL, решите, следует ли удалять анонимных пользователей, решите, следует ли разрешить вход привилегированного пользователя как локально, так и удаленно, решить, следует ли удалить тестовую базу данных, и, наконец, решить, нужно ли повторно загружать таблицы прав.

Чтобы открыть запрос MySQL, введите: sudo mysql

Чтобы узнать, какие базы данных доступны, в командной строке MySQL введите: SHOW DATABASES;

Чтобы создать новую базу данных, введите: CREATE DATABASE database_name;

Чтобы удалить базу данных, введите: DROP DATABASE database_name;

Дополнительные сведения о работе с базами данных MySQL см. в документации по MySQL.

для работы с базами данных MySQL в VS Code попробуйте расширение MySQL.

Установка PostgreSQL

Установка PostgreSQL в WSL (IE. Ubuntu):

  1. Откройте терминал WSL (Internet Explorer). Ubuntu).
  2. Обновите пакеты Ubuntu: sudo apt update
  3. После обновления пакетов установите PostgreSQL (и пакет -contrib с некоторыми полезными служебными программами) с помощью команды sudo apt install postgresql postgresql-contrib .
  4. Подтвердите установку и получите номер версии: psql --version

Есть 3 команды, о которых необходимо знать после установки PostgreSQL:

  • sudo service postgresql status позволяет проверить состояние базы данных.
  • sudo service postgresql start для начала работы с базой данных.
  • sudo service postgresql stop позволяет завершить работу с базой данных.

Администратору по умолчанию postgres требуется назначать пароль для подключения к базе данных. Чтобы задать пароль, сделайте следующее:

  1. Введите команду: sudo passwd postgres .
  2. Появится запрос на ввод нового пароля.
  3. Закройте и снова откройте терминал.

Чтобы запустить PostgreSQL с помощью оболочки psql , выполните следующие действия.

  1. Запустите службу postgres: sudo service postgresql start
  2. Подключитесь к службе postgres и откройте оболочку psql: sudo -u postgres psql

Кроме того, вы можете открыть оболочку psql, перейдя к пользователю postgres с помощью команды su - postgres , а затем введя команду psql .

Чтобы узнать, какие учетные записи пользователей были созданы в установке PostgreSQL, в терминале WSL введите psql -c "\du" или просто \du , если оболочка psql открыта. Эта команда будет отображать столбцы: имя пользователя учетной записи, список атрибутов ролей и член групп ролей. Чтобы вернуться в командную строку, введите: q .

Дополнительные сведения о работе с базами данных PostgreSQL см. в документации по PostgreSQL.

для работы с базами данных PostgreSQL в VS Code попробуйте использовать расширение PostgreSQL.

Установка MongoDB

Чтобы установить MongoDB (версия 5,0) на WSL (Ubuntu 20,04), сделайте следующее:

    Откройте терминал WSL (Internet Explorer). Ubuntu) и перейдите к домашнему каталогу: cd

Различия в системе инициализации MongoDB

В приведенном выше примере мы выполнили MongoDB напрямую. Другие руководства могут начать MongoDB с помощью встроенной системы инициализации операционной системы. Вы можете увидеть команду sudo systemctl status mongodb , используемую в учебниках или статьях. В настоящее время WSL не поддерживает systemd (система управления службами в Linux).

Вы не должны заметить разницы, но если учебник рекомендует использовать sudo systemctl , используйте: sudo /etc/init.d/ . Например, sudo systemctl status docker для WSL будет sudo /etc/init.d/docker status . или вы также можете использовать sudo service docker status .

Добавьте скрипт init, чтобы запустить MongoDB как службу.

Инструкции по установке выше устанавливают версию MongoDB, которая не включает в себя сценарий, автоматически включенный в /etc/init.d/ . Если вы хотите использовать команды службы, можно скачать скрипт init. d для MongoDB из этого источника, поместить его вручную в файл по указанному пути: и затем запустить Mongo как службу с помощью sudo service mongodb start .

  1. Скачайте скрипт init. d для MongoDB: curl https://raw.githubusercontent.com/mongodb/mongo/master/debian/init.d | sudo tee /etc/init.d/mongodb >/dev/null
  2. Назначьте скрипту исполняемые разрешения: sudo chmod +x /etc/init.d/mongodb
  3. Теперь вы можете использовать команды службы MongoDB:
    • sudo service mongodb status позволяет проверить состояние базы данных. Если база данных не запущена, отобразится ответ [Fail].
    • sudo service mongodb start для начала работы с базой данных. Вы должны увидеть ответ [ОК].
    • sudo service mongodb stop позволяет завершить работу с базой данных.
  4. Убедитесь, что вы подключены к серверу базы данных с помощью команды диагностики: mongo --eval 'db.runCommand(< connectionStatus: 1 >)' будет выведена Текущая версия базы данных, адрес и порт сервера, а также выходные данные команды Status. Значение 1 в поле "ОК" в ответе указывает на то, что сервер работает.

MongoDB имеет несколько параметров по умолчанию, включая хранение данных в /data/db и выполнение на порте 27017. Кроме того, mongod является управляющей программой (хост-процессом для базы данных), а mongo — оболочкой командной строки, которая подключается к конкретному экземпляру mongod .

VS Code поддерживает работу с базами данных MongoDB с помощью расширения Azure CosmosDB, вы можете создавать, управлять базами данных MongoDB и выполнять запросы из них в VS Code. дополнительные сведения см. в VS Code документах: работа с MongoDB.

Дополнительные сведения см. в документах MongoDB:

Установка Microsoft SQL Server

установка SQL Server в WSL (ie. Ubuntu), следуйте указаниям в этом кратком руководстве: установка SQL Server и создание базы данных на Ubuntu.

для работы с Microsoft SQL Server базами данных в VS Code используйте расширение MSSQL.

Установка SQLite

Установка SQLite в WSL (IE. Ubuntu):

  1. Откройте терминал WSL (Internet Explorer). Ubuntu).
  2. Обновите пакеты Ubuntu: sudo apt update
  3. После обновления пакетов установите SQLite3 с помощью: sudo apt install sqlite3
  4. Подтвердите установку и получите номер версии: sqlite3 --version

Чтобы создать тестовую базу данных с именем example. DB, введите: sqlite3 example.db

Чтобы просмотреть список баз данных SQLite, введите: .databases

Чтобы просмотреть состояние базы данных, введите: .dbinfo ?DB?

Чтобы выйти из командной строки SQLite, введите: .exit

Дополнительные сведения о работе с базой данных SQLite см. в документации по SQLite.

для работы с базами данных SQLite в VS Code попробуйте расширение SQLite.

Установка Redis

Установка Redis в WSL (IE. Ubuntu):

  1. Откройте терминал WSL (Internet Explorer). Ubuntu).
  2. Обновите пакеты Ubuntu: sudo apt update
  3. После обновления пакетов установите Redis с помощью: sudo apt install redis-server
  4. Подтвердите установку и получите номер версии: redis-server --version

Чтобы начать работу с сервером Redis, выполните следующие действия. sudo service redis-server start

Проверьте, работает ли Redis (Redis-CLI — служебная программа командной строки для взаимодействия с Redis): redis-cli ping это должно вернуть ответ "теннис".

Чтобы прерывать работу сервера Redis, выполните следующие действия. sudo service redis-server stop

Дополнительные сведения о работе с базой данных Redis см. в документации по Redis.

для работы с базами данных Redis в VS Code попробуйте использовать расширение Redis.

См. раздел службы запуск и настройка псевдонимов профилей.

Чтобы просмотреть службы, которые в настоящее время выполняются в дистрибутиве WSL, введите: service --status-all

Вводить sudo service mongodb start или sudo service postgres start и sudo -u postgrest psql может быть утомительно. Однако, вы можете рассмотреть возможность установки псевдонимов в файле .profile на WSL, чтобы сделать эти команды более быстрыми в использовании и легкими в запоминании.

Настройка собственного пользовательского псевдонима или ярлыка для выполнения этих команд:

Откройте терминал WSL и введите cd

, чтобы убедиться, что вы находитесь в корневом каталоге.

Откройте файл .profile , управляющий настройками терминала, в текстовом редакторе терминала Nano: sudo nano .profile .

Это позволит вам ввести start-pg для запуска службы postgresql и run-pg — для открытия оболочки psql. Вы можете изменить start-pg и run-pg на любые имена, просто следите за тем, чтобы не перезаписать команду, которую postgres уже использует!

После добавления новых псевдонимов выйдите из текстового редактора Nano, используя Ctrl+X — выберите (Да) при запросе сохранения и Enter (имя файла останется .profile ).

Закройте и снова откройте терминал WSL, а затем попробуйте использовать свои новые команды ввода псевдонима.

Диагностика

Ошибка: Каталог-синхронизация фдатасинк недопустимый аргумент

Убедитесь, что вы используете дистрибутив Linux в режиме WSL 2. Сведения о переключении с WSL 1 на WSL 2 см. в разделе Установка версии дистрибутива в WSL 1 или WSL 2.

SQLite – это бесплатная кроссплатформенная система управления базами данных. Она стала популярна благодаря своей эффективности и совместимости со множеством различных языков программирования.

В этом руководстве вы узнаете, как установить SQLite. После установки программы мы создадим базу данных, извлечем из нее данные, вставим и удалим элементы, а также объединим элементы из отдельных таблиц.

Примечание: Это руководство содержит практические инструкции по установке и использованию SQLite. В нем не рассматриваются более сложные понятия и проблемы (например, когда следует или не следует использовать SQLite). Эти вопросы мы затронули в руководстве Краткий обзор реляционных систем управления базами данных.

Кроме того, SQLite поддерживают многие языки программирования. Ознакомьтесь с нашим руководством Как работает модуль sqlite3 в Python 3.

Требования

Для выполнения этого урока вам понадобится локальный компьютер или удаленный сервер Ubuntu 20.04. Чтобы настроить сервер, включая пользователя sudo и брандмауэр, вы можете следовать руководству Начальная настройка сервера Ubuntu 20.04.

1: Установка SQLite

Чтобы установить интерфейс командной строки SQLite в Ubuntu, сначала обновите список локальных пакетов:

sudo apt update

Теперь установите SQLite:

sudo apt install sqlite3

Чтобы проверить установку, запросите версию установленного программного обеспечения:

Вы получите такой вывод:

Установив SQLite, вы можете попробовать создать новую базу данных.

2: Создание базы данных SQLite

На этом этапе мы создадим базу данных, содержащую фиктивные данные (в нашем случае это будет список различных видов акул и их свойств). Чтобы создать базу данных, откройте свой терминал и выполните эту команду sqlite3:

Это создаст новую базу данных по имени sharks. Если файл sharks.db уже существует, SQLite откроет его; если его не существует, SQLite создаст его.

Вы получите такой вывод:

После этого ваша командная строка изменится. Появится новый префикс sqlite>.

Если файл sharks.db еще не существует и вы выйдете из строки sqlite без выполнения каких-либо запросов, файл sharks.db не будет создан. Чтобы убедиться, что файл создан, вы можете запустить пустой запрос, введя точку с запятой, а затем Enter. Таким образом вы убедитесь, что файл базы данных действительно был создан.

Подготовив базу данных Shark, вы можете создать новую таблицу и заполнить ее данными.

3: Создание таблицы SQLite

Базы данных SQLite состоят из таблиц. Таблицы хранят информацию. Чтобы лучше визуализировать таблицу, можно представить строки и столбцы.

Остальная часть этого руководства будет следовать общепринятому соглашению о вводе команд SQLite. Команды SQLite вводятся в верхнем регистре, а пользовательская информация – в нижнем. Строки должны заканчиваться точкой с запятой.

Теперь давайте создадим таблицу и несколько столбцов для хранения различных данных:

  • ID
  • Имя
  • Тип акулы
  • Средняя длина акулы (в сантиметрах).

Используйте следующую команду для создания такой таблицы:

CREATE TABLE sharks(id integer NOT NULL, name text NOT NULL, sharktype text NOT NULL, length integer NOT NULL);

Значение NOT NULL делает это поле обязательным к заполнению. Мы обсудим NOT NULL более подробно в следующем разделе.

После создания таблицы вернется пустая командная строка. Теперь давайте вставим в таблицу несколько значений.

Вставка значений в таблицы

В SQLite команда для вставки значений в таблицу имеет следующую форму:

INSERT INTO tablename VALUES(values go here);

Здесь tablename – это имя таблицы, а значения заключены в круглые скобки.

Теперь вставим в таблицу три строки:

INSERT INTO sharks VALUES (1, "Sammy", "Greenland Shark", 427);
INSERT INTO sharks VALUES (2, "Alyoshka", "Great White Shark", 600);
INSERT INTO sharks VALUES (3, "Himari", "Megaladon", 1800);

Поскольку ранее мы указали NOT NULL для каждой из переменных в таблице, теперь мы должны ввести значение для каждой из них.

Для примера попробуйте добавить еще одну строку, не задавая значение длины:

INSERT INTO sharks VALUES (4, "Faiza", "Hammerhead Shark");

Вы получите ошибку:

Итак, вы создали таблицу и вставили в нее значения. На следующем этапе мы попробуем прочитать данные, которые хранятся в таблице БД.

4: Чтение таблиц в SQLite

Сейчас давайте сосредоточимся на самых основных методах чтения данных из таблицы. Помните, что SQLite предоставляет более конкретные методы для просмотра данных в таблицах.

Чтобы просмотреть таблицу со всеми вставленными значениями, используйте SELECT:

SELECT * FROM sharks;

Вы увидите ранее вставленные записи:

SELECT * FROM sharks WHERE id IS 1;

Это вернет запись, идентификатор которой равен 1:

Давайте рассмотрим эту команду подробнее.

  • Сначала команда выбирает (SELECT) все (*) значения из базы данных (sharks).
  • Затем она оценивает все значения id.
  • И возвращает все записи таблицы, id которых равен 1.

Итак, вы создали таблицу, вставили в нее данные и запросили сохраненные данные. Давайте теперь обновим существующую таблицу.

5: Обновление таблиц в SQLite

В следующих двух разделах мы сначала добавим новый столбец в существующую таблицу, а затем обновим существующие значения.

Добавление столбцов в таблицы SQLite

SQLite позволяет изменять таблицы с помощью команды ALTER TABLE. Это означает, что вы можете создавать новые или изменять существующие строки и столбцы.

Используйте ALTER TABLE, чтобы создать новый столбец. В этом столбце будет отслеживаться возраст каждой акулы:

ALTER TABLE sharks ADD COLUMN age integer;

Теперь в таблице есть пятый столбец – age.

Обновление значений в таблицах SQLite

Используя команду UPDATE, вы можете добавить новые значения в столбец age:

UPDATE sharks SET age = 272 WHERE /> UPDATE sharks SET age = 70 WHERE /> UPDATE sharks SET age = 40 WHERE >

Вы увидите такой вывод:

Вы изменили данные, которые хранятся в вашей таблице, а затем обновили значения внутри таблицы. На следующем шаге мы удалим информацию из таблицы.

6: Удаление данных из таблицы SQLite

На этом этапе мы удалим записи из таблицы на основе оценки аргумента.

В следующей команде мы запрашиваем свою базу данных и говорим, чтобы она удалила все записи в таблице, значение age которых меньше 200:

DELETE FROM sharks WHERE age <= 200;

Команда SELECT * FROM sharks; подтвердит, что команда выполнила условие и удалила две строки из нашей таблицы. Теперь в ней осталась одна строка.

7: Объединение данных в SQLite

Предположим, у нас есть две таблицы: текущая таблица sharks и таблица исчезающих видов, endangered. А что, если бы значение id в таблице endangered было связано с идентификаторами в таблице sharks и отображало бы значение status, указывающее на охранный статус?

Если вы хотите запросить данные из обеих таблиц, вы можете использовать одну из четырех команд SQLite:

  • INNER JOIN
  • OUTER JOIN
  • LEFT JOIN
  • CROSS JOIN

Давайте создадим вторую таблицу, а затем воспользуемся командой INNER JOIN для объединения данных.

Итак, создайте таблицу endangered:

CREATE TABLE endangered (id integer NOT NULL, status text NOT NULL);
INSERT INTO endangered VALUES (1, "near threatened");

Теперь объедините таблицы:

SELECT * FROM sharks INNER JOIN endangered on sharks.id = endangered.id;`

Ваш результат будет выглядеть так:

Обратите внимание, что выходные данные также включают значение id из таблицы endangered. Вы можете указать желаемый результат с помощью расширенной команды:

SELECT sharks.id, sharks.name, sharks.sharktype, sharks.length, sharks.age, endangered.status FROM sharks INNER JOIN endangered on sharks.id = endangered.id;

На этот раз вывод исключает второе вхождение значения id:

Вы успешно объединили данные из нескольких таблиц.

Заключение

SQLite – полезный инструмент для управления базами данных. Он позволяет быстро создать БД и управлять ею с помощью различных команд. Выполнив это руководство, вы получили базовое представление о SQLite и теперь готовы глубже погрузиться в изучение этой системы управления базами данных.

Чтобы узнать больше о синтаксисе SQLite, обратитесь к официальной документации.

Читайте также: