Select 语句

SQLite 的 SELECT 语句用于从 SQLite 数据库表中获取数据，以结果表的形式返回数据。这些结果表也被称为结果集。

语法

SQLite 的 SELECT 语句的基本语法如下：

SELECT column1, column2, columnN FROM table_name;

在这里，column1, column2... 是表的字段，他们的值即是您要获取的。如果您想获取所有可用的字段，那么可以使用下面的语法：

SELECT * FROM table_name;

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

获取 COMPANY 表中指定的字段：

sqlite> SELECT ID, NAME, SALARY FROM COMPANY;

上面的查询会产生以下结果：

ID          NAME        SALARY
----------  ----------  ----------
1           Paul        20000.0
2           Allen       15000.0
3           Teddy       20000.0
4           Mark        65000.0
5           David       85000.0
6           Kim         45000.0
7           James       10000.0

获取 COMPANY 表中所有可用的字段：

sqlite> SELECT * FROM COMPANY;

上面的查询会产生以下结果：

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

设置输出列的宽度

有时，由于要显示的列的默认宽度导致 .mode column，这种情况下，输出被截断。此时，您可以使用 .width num, num.... 命令设置显示列的宽度，如下所示：

sqlite>.width 10, 20, 10
sqlite>SELECT * FROM COMPANY;

上面的 .width 命令设置第一列的宽度为 10，第二列的宽度为 20，第三列的宽度为 10。因此上述 SELECT 语句将得到以下结果：

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