这个数据库用起来刚刚好

我的公众号是使用Bear这个Mac App来写的。它在官网上写到，所有笔记数据通过SQLite来储存，如下图所示。

SQLite是一个基于文件的关系型数据库，它只有一个文件，但是却最多能储存140TB的数据^[1]。

SQLite官网给出了一个判断是否适合使用 SQLite 的标准：

• 如果程序和数据分离且它们通过互联网连接，那么不适合用 SQLite
• 高并发写入，那么不适合用 SQLite
• 如果数据量非常大，那么不适合 SQLite
• 除此之外，选择 SQLite

Linux/macOS 系统都自带 SQLite 数据库，并且使用 Python 自带的模块就能轻易读写 SQLite。本文演示一下 SQLite 的增删改查和联表查询。

创建数据表

SQLite 里面，一个文件就是一个库。所以我们只需要创建数据表就可以了。方法非常简单：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect('kingname.db')
with conn:
    conn.execute('''
    CREATE TABLE user (
    name TEXT,
    age INTEGER,
    address TEXT,
    id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT);
    ''')

 

运行如下图所示：

 

 

 

 

 

 

通过这种方式，我们在当前文件夹下面创建了一个叫做kingname.db的数据库文件，并创建了一个叫做user的表。sqlite3库的数据库链接对象支持上下文管理器，所以只需要with conn:就可以执行 SQL 语句，不需要创建游标。退出缩进时，SQL 语句会自动提交生效。

写入数据

现在我们来写入几条数据：

sql = 'insert into user (id, name, age, address) values(?, ?, ?, ?)'
datas = [
    (1, 'kingname', 20, '浙江省杭州市'),
    (2, '产品经理', 18, '上海市'),
    (3, '胖头猪', 8, '吃屁岛')
]
with conn:
    conn.executemany(sql, datas)

 

运行效果如下图所示：

 

 

 

macOS 上有一个软件叫做 DB Browser for SQLite，可以用来查看我们刚才创建的数据表是否成功：

 

 

 

查询数据

使用 SQL 语句也可以查看数据：

with conn:
    datas = conn.execute("select * from user where name = 'kingname'")
    for data in datas:
        print(data)

 

运行效果如下图所示：

 

 

 

当然，通过修改row_factory也可以通过列名来读取 数据：

conn.row_factory = sqlite3.Row
with conn:
    datas = conn.execute("select * from user where name = 'kingname'")
    for data in datas:
        print(data['address'])

 

运行效果如下图所示：

 

 

 

删除数据

与其他操作一样，删除数据只需要写对应的 SQL 语句即可：

with conn:
    conn.execute('delete from user where id = 3')

运行效果如下图所示：

 

 

联表查询

本质上还是 SQL 语句的改变，我们先创建另外一个表：

with conn:
    conn.execute('''
    CREATE TABLE info (
    user_id INTEGER,
    salary integer,
    id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT);
    ''')
    sql = 'insert into info (user_id, salary) values(?, ?)'
    datas = [
    (1, 99999999),
    (2, 0),
    ]
    conn.executemany(sql, datas)

 

接下来进行一个联表查询：

with conn:
    sql = 'select u.name as name, i.salary as salary from user u inner join info i on u.id=i.user_id'
    datas = conn.execute(sql)
    for data in datas:
        print(f'{data["name"]}的工资是：{data["salary"]}')

运行效果如下图所示：

 

 

总结

对于低并发量，程序与数据放在一起的情况，可以使用 SQLite 来存放，它比单独写一个文本文件来存放数据更加可控，更加友好。而且使用 Python 操作 SQLite 只需要使用自带的模块sqlite3即可。当你要把数据交给其他人时，你只需要把生成的这个.db文件交给别人就好了。他们使用任何支持 SQLite 的工具都能打开。

参考资料

[1]

最多能储存140TB的数据: https://www.sqlite.org/whentouse.html

 

转自：微信公众号：未闻code