使用自己的数据库 sqlite (数据库创建 + 数据操作 + 性能优化) 2024 最全攻略！
数据库创建
在使用 sqlite 之前，需要创建一个数据库。可以通过以下代码来创建一个名为“example.db”的数据库：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
conn.close()
上述代码使用 python 的 sqlite3 模块连接到一个名为“example.db”的数据库，并创建了一个游标对象 cursor，用于执行 SQL 语句。关闭了数据库连接。
数据操作
创建好数据库后，就可以进行数据的操作了。以下是一些常见的数据操作示例：
插入数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES ('John', 25)"
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()
查询数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
sql = "SELECT FROM users"
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
for row in results:
print(row)
conn.close()
更新数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
sql = "UPDATE users SET age = 26 WHERE name = 'John'"
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()
删除数据
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
sql = "DELETE FROM users WHERE name = 'John'"
cursor.execute(sql)
conn.commit()
conn.close()
性能优化
为了提高 sqlite 数据库的性能，可以采取以下一些优化措施：
合理设计数据库结构
在创建数据库时，应根据实际需求合理设计数据库结构，避免不必要的冗余和复杂的关联关系。
使用索引
为经常查询的字段创建索引，可以大大提高查询性能。：
CREATE INDEX idx_name ON users (name)
批量操作
对于大量的数据操作，可以使用批量操作而不是逐条执行，这样可以提高效率。：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
sql = "INSERT INTO users (name, age) VALUES
(?,?)"
data = [('Alice',
30), ('Bob', 35)]
cursor.executemany(sql, data)
conn.commit()
conn.close()
通过以上性能优化措施，可以有效地提高 sqlite 数据库的性能。
使用自己的数据库 sqlite 可以为各种应用和项目提供高效稳定的数据存储和管理。通过本文的介绍，你已经了解了如何创建数据库、进行数据操作以及进行性能优化。希望这些内容对你有所帮助，让你能够更好地使用 sqlite 数据库。
以下是提炼的问题： 1. 如何使用 python 连接到 sqlite 数据库？ 2. 怎样在 sqlite 数据库中进行数据的插入操作？ 3. 如何为 sqlite 数据库中的字段创建索引？ 4. 批量操作在 sqlite 数据库中有哪些优势？