sqlite

base de données relationnelle intégrée

mettre à jour, corriger, modifier

n. mettre à jour les informations?; comportement mis à jour ou des exemples

Fonction de mise à jour SQLite syntaxe

Fonction?: la requête UPDATE de SQLite est utilisée pour modifier les enregistrements existants dans la table. Vous pouvez utiliser une requête UPDATE avec une clause WHERE pour mettre à jour les lignes sélectionnées, sinon toutes les lignes seront mises à jour.

Syntaxe?: UPDATE nom_table SET colonne1 = valeur1, colonne2 = valeur2...., colonneN = valeurN
WHERE [condition]?;

Fonction de mise à jour SQLite exemple

COMPANY 表有以下記錄：

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
下面是一個實例，它會更新 ID 為 6 的客戶地址：

sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas' WHERE ID = 6;
現(xiàn)在，COMPANY 表有以下記錄：

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
如果您想修改 COMPANY 表中 ADDRESS 和 SALARY 列的所有值，則不需要使用 WHERE 子句，UPDATE 查詢?nèi)缦拢?

sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas', SALARY = 20000.00;
現(xiàn)在，COMPANY 表有以下記錄：

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