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SQLite的入门级项目学习记录（一）

article 2024/9/23 5:35:18

从来没有接触过数据库，但是最近有个项目要用到，从0开始记录一下学习的过程，以备忘。

python常见的几个免费数据库

        在 Python 中，有几个流行的免费数据库选项，可以根据项目需求选择使用。以下是一些常见的免费数据库及其特点：
SQLite
        特点：轻量级、嵌入式数据库，数据存储在一个文件中。
        适用场景：适合小型应用、桌面应用或需要轻量级存储的项目。
        Python 支持：Python 标准库中包含 sqlite3 模块，使用起来非常方便。
PostgreSQL
        特点：功能强大、开源的关系型数据库，支持复杂查询、事务、扩展。
        适用场景：适合中到大型应用，需要复杂数据操作和高并发处理的项目。
        Python 支持：可以使用 psycopg2 或 asyncpg 等库进行连接和操作。
MySQL/MariaDB
        特点：开源的关系型数据库，MySQL 是商业版，而 MariaDB 是其社区版的分支。
        适用场景：广泛应用于各种规模的应用，支持高性能和可扩展性。
        Python 支持：可以使用 mysql-connector-python、PyMySQL 或 mysqlclient 等库进行连接和操作。
MongoDB
        特点：开源的 NoSQL 文档数据库，数据以 BSON 格式存储，支持灵活的数据模型。
        适用场景：适合需要处理大量非结构化数据和大规模数据存储的应用。
        Python 支持：可以使用 pymongo 库进行连接和操作。
Redis
        特点：开源的内存数据结构存储系统，支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合等）。
        适用场景：适用于缓存、实时数据处理和高性能数据存储需求。
        Python 支持：可以使用 redis-py 库进行连接和操作。
        这些数据库都有丰富的 Python 库支持，使得与数据库的交互变得相对简单。选择哪种数据库取决于具体的应用需求和数据处理要求。综合以上，决定使用SQLite。

SQLite

        SQLite 是一个适合多种场景的数据库，包括实时改变和存取数据的情况。
        SQLite 是嵌入式数据库，它的数据存储在一个单一的文件中，这使得它的使用非常方便。
        SQLite 提供了高度的写入并发能力，并且在设计时就考虑到了实时访问的支持。
        SQLite 的性能也是非常好的，尤其是对于不需要大量并发写操作的小型到中型的应用。对于更复杂的查询或大量写操作，SQLite 的性能可能会受到影响，因为它的并发写机制是通过序列化写操作来实现的。然而，对于大多数实时应用来说，SQLite 通常已经足够使用。

基本功能和框架的规划

根据别人的demo和AI提供的教程，进行基本框架的规划

1、SQLite基本功能的demo

import sqlite3

# 创建数据库连接
conn = sqlite3.connect('example.db')

# 创建游标
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE
)
''')

# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", ('张三', 'zhangsan@example.com'))
cursor.execute("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?)", ('李四', 'lisi@example.com'))

# 提交事务
conn.commit()

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()

# 打印查询结果
for row in rows:
    print(row)

# 关闭游标和连接
cursor.close()
conn.close()

总结一下：创建连接⇒创建连接的游标⇒创建表(如果表不存在)⇒插入数据⇒提交事务⇒查询数据⇒关闭游标和连接。这就是SQLite的大致套路了。