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];= 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---------- ---------- ---------- ---------- ----------
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;> 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---------- ---------- ---------- ---------- ----------
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;> 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---------- ---------- ---------- ---------- ----------
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
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