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      SQLite Update

      SQLite Update 语句

      SQLite 的 UPDATE 查询用于修改表中已有的记录。可以使用带有 WHERE 子句的 UPDATE 查询来更新选定行,否则所有的行都会被更新。

      语法

      带有 WHERE 子句的 UPDATE 查询的基本语法如下:

      UPDATE table_name
      SET column1 = value1, column2 = value2...., columnN = valueN
      WHERE [condition];
      
      

      您可以使用 AND 或 OR 运算符来结合 N 个数量的条件。

      实例

      假设 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
      
      

      下面是一个实例,它会更新 ID 为 6 的客户地址:

      sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas' WHERE ID = 6;
      
      

      现在,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          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,则不需要使用 WHERE 子句,UPDATE 查询如下:

      sqlite> UPDATE COMPANY SET ADDRESS = 'Texas', SALARY = 20000.00;
      
      

      现在,COMPANY 表有以下记录:

      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
      
      
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