Python SQLite-가입

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

예

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>

Python을 사용한 Join 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')
]