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SQLite Update 語句

SQLite 的 UPDATE 查詢用于修改表中已有的記錄。可以使用帶有 WHERE 子句的 UPDATE 查詢來更新選定行，否則所有的行都會(huì)被更新。

語法

帶有 WHERE 子句的 UPDATE 查詢的基本語法如下：

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

您可以使用 AND 或 OR 運(yùn)算符來結(jié)合 N 個(gè)數(shù)量的條件。

實(shí)例

假設(shè) 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(gè)實(shí)例，它會(huì)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?/p> 

    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