Python SQLite-가입

데이터를 두 테이블로 나눈 경우 조인을 사용하여이 두 테이블에서 결합 된 레코드를 가져올 수 있습니다.

다음 쿼리를 사용하여 이름이 CRICKETERS 인 테이블을 생성했다고 가정합니다.

sqlite> CREATE TABLE CRICKETERS (
   First_Name VARCHAR(255),
   Last_Name VARCHAR(255),
   Age int,
   Place_Of_Birth VARCHAR(255),
   Country VARCHAR(255)
);
sqlite>

CRICKETERS 테이블에서 각 플레이어의 1 일 크리켓 통계를 설명하는 OdiStats 테이블을 하나 더 만들겠습니다.

sqlite> CREATE TABLE ODIStats (
   First_Name VARCHAR(255),
   Matches INT,
   Runs INT,
   AVG FLOAT,
   Centuries INT,
   HalfCenturies INT
);
sqlite>

다음 문은이 두 테이블의 값을 결합한 데이터를 검색합니다.

sqlite> SELECT
   Cricketers.First_Name, Cricketers.Last_Name, Cricketers.Country,
   OdiStats.matches, OdiStats.runs, OdiStats.centuries, OdiStats.halfcenturies
   from Cricketers INNER JOIN OdiStats ON Cricketers.First_Name = OdiStats.First_Name;
First_Name Last_Name    Country  Matches    Runs          Centuries  HalfCenturies
---------- ----------   -------  ---------- ------------- ---------- ----------
Shikhar    Dhawan       Indi     133        5518          17         27
Jonathan   Trott        Sout     68         2819          4          22
Kumara     Sangakkara   Sril     404        14234         25         93
Virat      Kohli        Indi     239        11520         43         54
Rohit      Sharma       Indi     218        8686          24         42
sqlite>

파이썬을 사용하는 조인 절

다음 SQLite 예제는 파이썬을 사용하여 JOIN 절을 보여줍니다-

import sqlite3

#Connecting to sqlite
conn = sqlite3.connect('example.db')

#Creating a cursor object using the cursor() method
cursor = conn.cursor()

#Retrieving data
sql = '''SELECT * from EMP INNER JOIN CONTACT ON EMP.CONTACT = CONTACT.ID'''

#Executing the query
cursor.execute(sql)

#Fetching 1st row from the table
result = cursor.fetchall();
print(result)

#Commit your changes in the database
conn.commit()

#Closing the connection
conn.close()

산출

[('Ramya', 'Rama priya', 27, 'F', 9000.0, 101, 101, '[email protected]', 'Hyderabad'), 
   ('Vinay', 'Battacharya', 20, 'M', 6000.0, 102, 102,'[email protected]', 'Vishakhapatnam'), 
   ('Sharukh', 'Sheik', 25, 'M', 8300.0, 103, 103, '[email protected]', 'Pune'), 
   ('Sarmista', 'Sharma', 26, 'F', 10000.0, 104, 104, '[email protected]', 'Mumbai')]