《SQLite3 — 语法where、update、delete、like、glob》

1.where子句

　　where子句用于指定从一个表或多个表中获取数据的条件。如果满足给定的条件，即为真（true）时，则从表中返回特定的值。您可以使用 WHERE 子句来过滤记录，只获取需要的记录。WHERE 子句不仅可用在 SELECT 语句中，它也可用在 UPDATE、DELETE 语句中，等等。

语法：

SELECT column1, column2, columnN 
FROM table_name
WHERE [condition]

实例：

假设 COMPANY 表有以下记录：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
1           Paul        32          California  20000.0
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0
7           James       24          Houston     10000.0

　　下面的 SELECT 语句列出了 AGE 大于等于 25 且工资大于等于 65000.00 的所有记录：

sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE >= 25 AND SALARY >= 65000;
ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0

　

2.Update语句

　　SQLite 的 UPDATE 查询用于修改表中已有的记录。可以使用带有 WHERE 子句的 UPDATE 查询来更新选定行，否则所有的行都会被更新。

语法：

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN
WHERE [condition];

实例：

　　下面是一个实例，它会更新 ID 为 6 的客户地址：

sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas' WHERE ID = 6;

　　现在，COMPANY 表有以下记录：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
1           Paul        32          California  20000.0
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0
6           Kim         22          Texas       45000.0
7           James       24          Houston     10000.0

　　如果想修改 COMPANY 表中 ADDRESS 和 SALARY 列的所有值，则不需要使用 WHERE 子句，UPDATE 查询如下：

sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas', SALARY = 20000.00;

　　现在，COMPANY 表有以下记录：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
1           Paul        32          Texas       20000.0
2           Allen       25          Texas       20000.0
3           Teddy       23          Texas       20000.0
4           Mark        25          Texas       20000.0
5           David       27          Texas       20000.0
6           Kim         22          Texas       20000.0
7           James       24          Texas       20000.0

　　

3.Delete语句

　　DELETE查询用于删除表中已有的记录。可以使用带有 WHERE 子句的 DELETE 查询来删除选定行，否则所有的记录都会被删除。

语句：

DELETE FROM table_name
WHERE [condition];

实例：

下面是一个实例，它会删除 ID 为 7 的客户：

sqlite> DELETE FROM COMPANY WHERE ID = 7;

　　现在，COMPANY 表有以下记录：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
1           Paul        32          California  20000.0
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0

　　想要从 COMPANY 表中删除所有记录，则不需要使用 WHERE 子句，DELETE 查询如下：

sqlite> DELETE FROM COMPANY;

　　

 4.Like

　　like运算符是用来匹配通配符指定模式的文本值。如果搜索表达式与模式表达式匹配，LIKE 运算符将返回真（true），也就是 1。百分号 （%）和下划线 （_）两个通配符与 LIKE 运算符一起使用。

　　百分号（%）代表零个、一个或多个数字或字符。下划线（_）代表一个单一的数字或字符。这些符号可以被组合使用。

语法：

SELECT column_list 
FROM table_name
WHERE column LIKE 'XXXX%'

or 

SELECT column_list 
FROM table_name
WHERE column LIKE '%XXXX%'

or

SELECT column_list 
FROM table_name
WHERE column LIKE 'XXXX_'

or

SELECT column_list 
FROM table_name
WHERE column LIKE '_XXXX'

or

SELECT column_list 
FROM table_name
WHERE column LIKE '_XXXX_'

实例：

　　显示 COMPANY 表中 AGE 以 2 开头的所有记录：

sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE  LIKE '2%';

　　这将产生以下结果：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0
7           James       24          Houston     10000.0

　　下面是一个实例，它显示 COMPANY 表中 ADDRESS 文本里包含一个连字符（-）的所有记录：

sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE ADDRESS  LIKE '%-%';

　　产生以下结果：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0

　　

5.Glob

　　GLOB运算符是用来匹配通配符指定模式的文本值。如果搜索表达式与模式表达式匹配，GLOB 运算符将返回真（true），也就是 1。与 LIKE 运算符不同的是，GLOB 是大小写敏感的，使用星号 （*）和问号 （?）的通配符，它遵循 UNIX 的语法。

语法：

SELECT FROM table_name
WHERE column GLOB 'XXXX*'

or 

SELECT FROM table_name
WHERE column GLOB '*XXXX*'

or

SELECT FROM table_name
WHERE column GLOB 'XXXX?'

or

SELECT FROM table_name
WHERE column GLOB '?XXXX'

or

SELECT FROM table_name
WHERE column GLOB '?XXXX?'

or

SELECT FROM table_name
WHERE column GLOB '????'

实例：

　　下面一些实例演示了 带有 '*' 和 '?' 运算符的 GLOB 子句不同的地方：

 　　

 　　下面是一个实例，它显示 COMPANY 表中 AGE 以 2 开头的所有记录：

sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE AGE  GLOB '2*';

　　这将产生以下结果：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0
7           James       24          Houston     10000.0

　　下面是一个实例，它显示 COMPANY 表中 ADDRESS 文本里包含一个连字符（-）的所有记录：

sqlite> SELECT * FROM COMPANY WHERE ADDRESS  GLOB '*-*';

　　这将产生以下结果：

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0