- SQLite 教程
- SQLite - 主页
- SQLite - 概述
- SQLite - 安装
- SQLite - 命令
- SQLite - 语法
- SQLite - 数据类型
- SQLite - 创建数据库
- SQLite - 附加数据库
- SQLite - 分离数据库
- SQLite - 创建表
- SQLite - 删除表
- SQLite - 插入查询
- SQLite - 选择查询
- SQLite - 运算符
- SQLite - 表达式
- SQLite - WHERE 子句
- SQLite - AND & OR 子句
- SQLite - 更新查询
- SQLite - 删除查询
- SQLite - LIKE 子句
- SQLite - GLOB 子句
- SQLite - LIMIT 子句
- SQLite - ORDER By 子句
- SQLite - GROUP By 子句
- SQLite - HAVING 子句
- SQLite - DISTINCT 关键字
- 高级SQLite
- SQLite-PRAGMA
- SQLite - 约束
- SQLite - 连接
- SQLite - UNIONS 子句
- SQLite - NULL 值
- SQLite - ALIAS 语法
- SQLite - 触发器
- SQLite - 索引
- SQLite - 按子句索引
- SQLite - ALTER 命令
- SQLite - TRUNCATE 命令
- SQLite - 视图
- SQLite - 事务
- SQLite - 子查询
- SQLite - 自动增量
- SQLite - 注入
- SQLite - 解释
- SQLite - 真空
- SQLite - 日期和时间
- SQLite - 有用的函数
- SQLite 有用资源
- SQLite - 快速指南
- SQLite - 有用的资源
- SQLite - 讨论
SQLite - 更新查询
SQLite UPDATE查询用于修改表中的现有记录。您可以将 WHERE 子句与 UPDATE 查询一起使用来更新选定的行，否则所有行都将被更新。
句法
以下是带有 WHERE 子句的 UPDATE 查询的基本语法。
UPDATE table_name SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN WHERE [condition];
您可以使用 AND 或 OR 运算符组合N个条件。
例子
考虑具有以下记录的 COMPANY 表 -
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
以下是一个示例，它将更新 ID 为 6 的客户的 ADDRESS。
sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas' WHERE ID = 6;
现在，COMPANY 表将具有以下记录。
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
如果要修改 COMPANY 表中的所有 ADDRESS 和 SALARY 列值，则不需要使用 WHERE 子句，UPDATE 查询将如下所示 -
sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas', SALARY = 20000.00;
现在，COMPANY 表将具有以下记录 -
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