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001 了解一下 SQLite 數(shù)據(jù)庫

SQLite 是一個輕量級的嵌入式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，它非常適合嵌入式應(yīng)用和小型項目。

零配置：與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（如 MySQL、PostgreSQL）不同，SQLite 不需要安裝和配置任何數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，而是將整個數(shù)據(jù)庫存儲在一個單一的文件中，直接通過文件來存儲和讀取數(shù)據(jù)。

.db：這只是 SQLite 數(shù)據(jù)庫文件的常見擴展名。很多時候，這個擴展名是為了讓文件看起來像一個通用的數(shù)據(jù)庫文件，或者是根據(jù)開發(fā)人員的習慣命名。

.sqlite：這是 SQLite 數(shù)據(jù)庫的另一種常見擴展名，通常用于強調(diào)該文件是一個 SQLite 數(shù)據(jù)庫。也可以用 .sqlite3 來表示。

自包含：SQLite 是一個純 C 實現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫引擎，所有的功能都可以在一個獨立的文件中運行，因此非常適合嵌入式系統(tǒng)。

B-tree 存儲：SQLite 使用 B-tree 結(jié)構(gòu)來存儲數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)庫查詢高效。B-tree 是一種自平衡的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適用于高效查找、插入和刪除。

支持 SQL 語法：SQLite 支持標準的 SQL 語法，包括查詢、插入、刪除、更新等常用操作。

SQL 支持：SQLite 完全支持 SQL 標準，包含了大部分常用的 SQL 功能（如 JOIN、子查詢、事務(wù)等）。

002 SQLite 數(shù)據(jù)庫與DB Browser for SQLite 工具的開發(fā)者

SQLite 數(shù)據(jù)庫 是由 D. Richard Hipp 開發(fā)的，他是 SQLite 的創(chuàng)始人和主要維護者。SQLite 是一個開源項目，開發(fā)者通過它提供的 C 語言庫來實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫功能。SQLite 數(shù)據(jù)庫本身是一個獨立的、嵌入式的數(shù)據(jù)庫引擎，主要面向需要輕量級、無需獨立數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的應(yīng)用程序。

DB Browser for SQLite 是由 社區(qū)開發(fā)者 維護的開源工具，它旨在為 SQLite 提供一個 圖形化的界面，使用戶能夠方便地瀏覽、管理和編輯 SQLite 數(shù)據(jù)庫。是由一群志愿開發(fā)者貢獻代碼來提供圖形化支持。DB Browser for SQLite 使用廣泛，特別是對于那些不想在命令行中操作 SQLite 的用戶。

003 SQLite 數(shù)據(jù)庫與Python 標準庫中的 sqlite3 模塊

import sqlite3print(sqlite3.sqlite_version)

1. 打開 DB Browser for SQLite工具。

2. 點擊 "文件" 菜單中的 "新建數(shù)據(jù)庫"，或者直接按 Ctrl+N。

選擇一個存儲位置并為新數(shù)據(jù)庫指定一個文件名（例如：my_database.db），然后點擊 "保存"。

1. 在點擊"保存"后自動彈出如下畫面，以便創(chuàng)建一個表來存儲數(shù)據(jù)。按照以下步驟操作：

2. 在彈出的窗口中，輸入表名（例如：users）并定義表的字段。

• 輸入字段名（例如：id、name、age）。

• 設(shè)置字段類型（例如：INTEGER、TEXT、INTEGER）。

• 確定哪一個字段作為主鍵，通常你可以選擇 id 作為主鍵并勾選 "主鍵"。

• 如果你希望 id 字段能自動遞增（即每次插入一條新數(shù)據(jù)，id 會自動加 1），可以勾選 “自增”（在 id 那一行）。

6. 完成表結(jié)構(gòu)定義后，點擊 "確定" 保存表格。

7. 表格創(chuàng)建完畢后，你可以插入一些數(shù)據(jù)：

點擊 "數(shù)據(jù)瀏覽" 標簽，選擇你剛創(chuàng)建的表（例如：users）。

在數(shù)據(jù)表界面中，點擊 "插入一條新記錄" 按鈕。我點擊了4次。

輸入數(shù)據(jù)（例如：id = 1，name = 'Alice'，age = 30）。

8. 在 執(zhí)行 SQL 里運行以下語句插入一些測試數(shù)據(jù)：

INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Bob', 30);INSERT INTO users (name, age) VALUES ('Charlie', 28);

因為 id 是自增的，所以不用寫，SQLite 會自動生成 5、6。

9. 查看數(shù)據(jù)，執(zhí)行：

SELECT * FROM users;

005 練習常見的 增刪查改 (CRUD) SQL 語句

表名是 users，字段有 id、name、age。下面是一些例子：

---

1?? 插入數(shù)據(jù)（INSERT）

-- 插入一條新記錄（id 會自動生成）
INSERT INTO users (name, age) VALUES ('HanMeiMei', 22);
-- 一次插入多條記錄
INSERT INTO users (name, age) VALUES
('LiLei', 24),
('ZhangSan', 35);

---

2?? 查詢數(shù)據(jù)（SELECT）

-- 查詢所有名字和年齡
SELECT name, age FROM users;

-- 查詢年齡大于30的人
SELECT * FROM users WHERE age > 30;

-- 查詢名字里包含 'Yang' 的人
SELECT * FROM users WHERE name LIKE'%Yang%';

-- 按年齡從大到小排序
SELECT * FROM users ORDER BY age DESC;

中文解釋

• SELECT * FROM users
  從 users 表中查詢 所有字段（即整行數(shù)據(jù)）。

• ORDER BY age DESC
  按照 age 字段進行排序，DESC 表示 降序排列（從大到?。?/span>
  如果用 ASC，就是 升序（從小到大），默認就是 ASC。

-- 查詢前3條數(shù)據(jù)
SELECT * FROM users LIMIT 3;




---

3?? 更新數(shù)據(jù)（UPDATE）

-- 把名字為 'Bob' 的年齡修改為 40
UPDATE users SET age =40 WHERE name ='Bob';
-- 給所有年齡小于30的人加 1 歲
UPDATE users SET age = age +1 WHERE age <30;
-- 修改 id=2 的名字
UPDATE users SET name ='YangUpdated' WHERE id =2;

---

4?? 刪除數(shù)據(jù)（DELETE）

? 注意：DELETE 會真正刪除數(shù)據(jù)，不可撤銷。

-- 刪除名字是 'Charlie' 的用戶
DELETE FROM users WHERE name ='Charlie';
-- 刪除年齡大于50的用戶
DELETE FROM users WHERE age >50;
-- 刪除所有記錄（表還在，但數(shù)據(jù)全沒了）
DELETE FROM users;

006 在Python代碼中實現(xiàn)以上操作

用標準庫 sqlite3在本地創(chuàng)建 SQLite 數(shù)據(jù)庫文件，并完成：建庫/建表 → 插入數(shù)據(jù) → 查詢 → 更新 → 刪除，全流程示例。

1. 新建一個Python文件： sqlite_demo.py

2.插播基礎(chǔ)知識回顧：

3.列表（list）

你看到的 [(1, 'Alice', 25), (2, 'Bob', 30)] 里面的 [] 就是 Python 的列表（list）

1. [] 在 Python 里表示什么？

• [] 定義了一個 列表（list）。

• 列表是 Python 里最常用的數(shù)據(jù)類型之一：

• 有序（按插入順序存放元素）。

• 可變（可以增刪改元素）。

• 可以存放不同類型的元素。

---

2. 在這個例子里

[(1, 'Alice', 25), (2, 'Bob', 30)]

• 最外層的 [...] → 表示這是一個 列表。

• 列表里有兩個元素：

• (1, 'Alice', 25) → 一個元組

• (2, 'Bob', 30) → 另一個元組

也就是說，這是一個 “元組的列表”。

3.開始寫程序了：

函數(shù)1：def connect(db_path: Path) -> sqlite3.Connection:

注意connect 只是我定義的一個方法，后面會將具體的DB_PATH（數(shù)據(jù)庫文件的文件路徑對象）傳給（賦值）db_path，也就是給到sqlite3.connect()。

sqlite3.connect(db_path)會：打開一個數(shù)據(jù)庫文件（路徑由 db_path 指定）。
如果這個文件不存在，會自動創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)庫文件。
返回一個 數(shù)據(jù)庫連接對象，類型是 sqlite3.Connection。

接下來我們要理解conn.row_factory = sqlite3.Row這句代碼的作用，不要這句代碼行不行？

• row_factory=None → 返回元組

• row_factory=sqlite3.Row → 返回 Row 對象

• row_factory=dict_factory → 返回字典

函數(shù)2：def reset_schema(conn: sqlite3.Connection):

函數(shù)reset_schema：重置數(shù)據(jù)庫表：如果反復運行腳本，先刪表再建表，避免報錯

使用 executescript 方法一次執(zhí)行多條 SQL

conn.commit()提交事務(wù)，把上面創(chuàng)建表結(jié)構(gòu)的更改真正寫入數(shù)據(jù)庫

這兩句 SQL：

DROPTABLE IF EXISTS orders;
DROPTABLE IF EXISTS users;

---

逐句解釋

1. DROP TABLE
   “刪除一張表”。執(zhí)行后，這張表里的數(shù)據(jù)和表結(jié)構(gòu)都會被移除。

2. IF EXISTS
    “如果存在的話才刪除”。

• 有表 → 刪除成功。

• 沒表 → 什么都不做，也不會報錯。

3. orders / users
   表的名字。

---

為什么先刪 orders 再刪 users？

因為 orders 里可能有外鍵引用 users，如果先刪 users，會報錯。所以順序是：先刪子表（orders），再刪父表（users）。

---

這兩句 SQL 的意思就是： 把舊的訂單表和用戶表都刪掉（如果它們存在的話），以便重新創(chuàng)建新的表結(jié)構(gòu)。

函數(shù)3：def seed_data(conn: sqlite3.Connection):

插入演示數(shù)據(jù)：3個用戶 + 3條訂單

users 表（用戶表）

id	name	age	email	created_at
1	Alice	25	alice@example.com	2025-09-11 10:00:00
2	Bob	30	bob@example.com	2025-09-11 10:00:01
3	Charlie	35	charlie@example.com	2025-09-11 10:00:02

說明：

• id 是主鍵，自增生成。

• created_at 默認是當前時間，每插一條記錄自動寫入。

orders 表（訂單表）

id	user_id	product	price	created_at
1	1	iPhone	6999.0	2025-09-11 10:00:05
2	1	AirPods	999.0	2025-09-11 10:00:06
3	2	MacBook	9999.0	2025-09-11 10:00:07

說明：

• user_id = 1 的訂單屬于 Alice（她買了 iPhone 和 AirPods）。

• user_id = 2 的訂單屬于 Bob（他買了 MacBook）。

• Charlie（id=3）暫時沒有訂單。

  
  

聯(lián)表查詢（誰買了什么）

name	product	price
Alice	iPhone	6999.0
Alice	AirPods	999.0
Bob	MacBook	9999.0

通過 ON o.user_id = u.id 把訂單和用戶對上，就能清楚看到：

• Alice 買了 iPhone、AirPods

• Bob 買了 MacBook

• Charlie 暫時沒下單，所以沒有記錄

  
  

在 SQLite 里，保證 orders.user_id 和 users.id 一一對應(yīng)，有兩層辦法：

---

1. 外鍵約束（Foreign Key Constraint） ? 最常用的方法

建表時這樣寫：

解釋：

• FOREIGN KEY (user_id)：聲明 user_id 是外鍵。

• REFERENCES users(id)：它必須引用 users 表里的 id。

• 效果：

不能插入不存在的 user_id。




1. 如果刪除了某個用戶，ON DELETE CASCADE 會自動刪除該用戶的訂單，避免出現(xiàn)“孤兒訂單”。

?? 注意：SQLite 默認 外鍵是關(guān)閉的，要顯式打開：

PRAGMA foreign_keys =ON;

---

2. 應(yīng)用層控制（編程時檢查）

在 Python 里，下單前先檢查用戶是否存在：

• orders表的user_id就是從users表的id來的
  

函數(shù)4：def query_examples(conn: sqlite3.Connection):

常見查詢示例：全表

常見查詢示例：條件、關(guān)聯(lián)

常見查詢示例：聚合、排序

每行在做什么

1. SELECT u.name, SUM(o.price) AS total_spent

• 選出用戶名稱 u.name，并對其訂單金額 o.price求和。

• SUM(...) 是聚合函數(shù)，會把同一組（見 GROUP BY）的多行訂單加總成一行。

• AS total_spent 給這一列起別名“total_spent”，下面 ORDER BY 可以直接用這個別名。

2. FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id

• 把 訂單表 orders（別名 o）和 用戶表 users（別名 u）按外鍵關(guān)系聯(lián)結(jié)：o.user_id = u.id。

• 聯(lián)結(jié)后，每一行訂單都帶上了對應(yīng)的用戶信息。

3. GROUP BY u.id, u.name

• 按 用戶進行分組聚合（同一個用戶的多條訂單歸為一組）。

• 這里同時寫 u.id, u.name 是更穩(wěn)妥的寫法：

• u.id 唯一標識用戶，避免同名不同人的混淆；

• u.name 也在 GROUP BY 里，保證 SQL 標準兼容性。

4. ORDER BY total_spent DESC

• 按總消費額從高到低排序，誰花得多排在前面。

5. .fetchall() 與 pprint([dict(r) for r in rows])

• 取出所有結(jié)果行；
  -（若設(shè)置了 conn.row_factory = sqlite3.Row）把每行轉(zhuǎn)成字典，再美觀打印。

常見查詢示例：條件+排序+限制條數(shù)

假設(shè) users 表數(shù)據(jù)：

id	name	age
1	Alice	25
2	Bob	30
3	Charlie	35

執(zhí)行查詢后結(jié)果：

• 條件：只要 age >= 30 → 剩下 Bob(30)、Charlie(35)

• 排序：按 age DESC → Charlie(35)、Bob(30)

• 限制：最多 5 條 → 實際只有 2 條

最終打?。?/span>

函數(shù)5：def query_examples(conn: sqlite3.Connection):

更新示例：單行、多行、表達式更新

-- 把 Alice 的年齡改為 26：

{'age': 26,

 'created_at': '2025-09-11 13:29:22',

 'email': 'alice@example.com',

 'id': 1,

 'name': 'Alice'}

-- 給所有年齡 < 30 的用戶郵箱統(tǒng)一改為 young@example.com：

[{'age': 26, 'email': 'young@example.com', 'name': 'Alice'},

 {'age': 30, 'email': 'bob@example.com', 'name': 'Bob'},

 {'age': 35, 'email': 'charlie@example.com', 'name': 'Charlie'}]

函數(shù)6：def delete_examples(conn: sqlite3.Connection):

-- 刪除用戶 Charlie（其訂單將被級聯(lián)刪除）：

Charlie 刪除前的訂單條數(shù)：0

Charlie 刪除后的訂單條數(shù)：0

-- 剩余用戶：

[{'age': 26, 'id': 1, 'name': 'Alice'}, {'age': 30, 'id': 2, 'name': 'Bob'}]

函數(shù)7：def create_indexes(conn: sqlite3.Connection):

創(chuàng)建索引

查詢現(xiàn)有索引

?

函數(shù)8：def main():

OverOver!

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