sqlite

Datenbankverwendung; ausgewählt; ausgewählt; ausgewählt y; (umgangssprachlich) wählerisch, wählerisch

SQLite Select-Funktion Syntax

Funktion: Die SELECT-Anweisung von SQLite wird verwendet, um Daten aus der SQLite-Datenbanktabelle abzurufen und die Daten in Form einer Ergebnistabelle zurückzugeben. Diese Ergebnistabellen werden auch Ergebnismengen genannt.

Syntax: SELECT Spalte1, Spalte2, SpalteN FROM Tabellenname; Hier sind Spalte1, Spalte2... die Felder der Tabelle und ihre Werte sind das, was Sie erhalten möchten. Wenn Sie alle verfügbaren Felder erhalten möchten, können Sie die folgende Syntax verwenden: SELECT * FROM table_name;

SQLite Select-Funktion Beispiel

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
用 SELECT 语句获取并显示所有这些记录。在这里，前三个命令被用来设置正确格式化的输出。

sqlite>.header on
sqlite>.mode column
sqlite> SELECT * FROM COMPANY;
最后，将得到以下的结果：

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
如果只想获取 COMPANY 表中指定的字段，则使用下面的查询：

sqlite> SELECT ID, NAME, SALARY FROM COMPANY;
上面的查询会产生以下结果：

ID          NAME        SALARY
----------  ----------  ----------
1           Paul        20000.0
2           Allen       15000.0
3           Teddy       20000.0
4           Mark        65000.0
5           David       85000.0
6           Kim         45000.0
7           James       10000.0