SQLite 是一种轻量级、嵌入式的关系型数据库管理系统，它无需独立服务器进程，直接通过文件存储数据，具有零配置、高性能、跨平台等优点，广泛应用于移动应用、桌面软件、嵌入式系统和小型Web项目中，掌握 SQLite 数据库命令是高效操作数据的基础，以下从核心命令类型、实用技巧及常见场景进行详细说明。
数据库与表操作命令
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数据库创建与连接
SQLite 通过命令行工具sqlite3进入交互模式，首次执行.open database_name.db会自动创建数据库（若不存在）。.open mydb.db -- 打开或创建 mydb.db 数据库
使用
.databases可查看当前连接的所有数据库。 -
表的基本操作
- 创建表：通过
CREATE TABLE定义表结构，支持数据类型（如INTEGER、TEXT、REAL）和约束（PRIMARY KEY、NOT NULL、UNIQUE）。CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT NOT NULL, age INTEGER, email TEXT UNIQUE );
- 修改表：使用
ALTER TABLE可重命名表（RENAME TO new_name）或添加列（ADD COLUMN column_name type）。 - 删除表：
DROP TABLE users会删除表及其所有数据，操作不可逆,需谨慎使用。
- 创建表：通过
数据操作命令（CRUD）
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插入数据（INSERT）
单条数据插入：
（图片来源网络，侵删）INSERT INTO users (name, age, email) VALUES ('Alice', 25, 'alice@example.com');批量插入可通过事务（
BEGIN; ...; COMMIT;）提升效率。 -
查询数据（SELECT）
基础查询：SELECT * FROM users WHERE age > 20 ORDER BY name DESC LIMIT 10;
支持聚合函数（
COUNT()、SUM()）、分组（GROUP BY）和连接查询（JOIN）。 -
更新数据（UPDATE）
（图片来源网络，侵删）UPDATE users SET age = 26 WHERE name = 'Alice';
注意：务必添加
WHERE条件,否则会更新全表数据。 -
删除数据（DELETE）
DELETE FROM users WHERE age < 18;
同样需谨慎使用
WHERE,避免误删数据。
高级命令与实用功能
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索引优化
为高频查询列创建索引可提升速度：CREATE INDEX idx_email ON users(email);
使用
DROP INDEX idx_email删除索引。 -
事务管理
事务确保数据一致性，示例：BEGIN TRANSACTION; INSERT INTO users VALUES (2, 'Bob', 30, 'bob@example.com'); COMMIT; -- 提交事务，或 ROLLBACK 回滚
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数据导出与导入
- 导出：
.output file.txt+.dump导出数据库结构及数据。 - 导入：
.read file.txt执行 SQL 脚本文件。
- 导出：
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元数据查询
- 查看表结构：
.schema users - 查看所有表：
.tables
- 查看表结构：
SQLite 数据类型与约束
SQLite 采用动态类型系统，但仍推荐显式声明类型以提高可读性,常见约束如下：
| 约束类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
PRIMARY KEY |
主键，唯一标识记录 | id INTEGER PRIMARY KEY |
NOT NULL |
字段不能为空 | name TEXT NOT NULL |
UNIQUE |
字段值必须唯一 | email TEXT UNIQUE |
DEFAULT |
默认值 | age INTEGER DEFAULT 18 |
CHECK |
条件约束 | CHECK (age > 0) |
常见应用场景
- 移动应用：如 Android/iOS 开发中存储本地数据。
- 嵌入式系统：设备配置日志记录。
- 小型Web项目：替代 MySQL 作为轻量级后端数据库。
相关问答 FAQs
Q1: SQLite 如何处理并发访问？
A1: SQLite 采用文件级锁，支持多读但单写，高并发场景下，可通过 WAL（Write-Ahead Logging）模式提升并发性能，命令为 PRAGMA journal_mode=WAL;，但需注意,大量写操作仍可能导致性能瓶颈。
Q2: 如何优化 SQLite 查询速度？
A2: 优化方法包括：① 为常用查询字段创建索引；② 避免全表扫描（如 SELECT *）；③ 使用 EXPLAIN QUERY PLAN 分析查询计划；④ 定期执行 VACUUM 清理碎片化空间；⑤ 合理设计表结构,减少冗余数据。
