【FDE系列】阶段2：Day 31：SQL 基础 — 增删改查一把梭

📚前言

📒FDE系列内容总纲：

【大纲】FDE 前沿部署工程师学习系列教程-CSDN博客

🚄前置课程列表：

见文档结尾附录。

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🚀阶段2·Day 31：SQL 基础 --- 增删改查一把梭

FDE 学习系列教程 · 第二阶段 · 第 3 周 · Day 1 预计时长：2.5 小时 | 难度：★★☆☆☆ | 前置知识：Python 基础、FastAPI CRUD
📌 一句话目标：搞懂数据库是啥，在 SQLite 里建表、插数据，写出 SELECT / WHERE / ORDER BY / LIMIT，把增删改查（CRUD）的骨架完整走一遍。

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🧑‍🤝‍🧑 开场：你的数据终于有个正经"家"了

兄弟，前面两周你的工单数据全存在 Python 列表里：

TICKETS = [{"id": 1, "title": "温度偏高"}, {...}]

发现问题了吗？程序一关，数据全没了。 重启服务，列表清空，之前建的工单人间蒸发。这要是在客户现场，第二天客户打开系统发现昨天录的 200 条工单没了，你猜会不会被请去喝茶。

真实项目里，数据住在哪？数据库（Database）。

数据库听着高深，其实你可以把它理解成一个**"超级 Excel"**：

• 表（Table）≈ Sheet（工作表）

• 一行 ≈ 一条记录

• 一列 ≈ 一个字段

• SQL ≈ 你跟这个超级 Excel 说话的语言

区别在于：Excel 几万行就卡，数据库几千万行不慌；Excel 一人编辑，数据库支持成百上千人同时读写；Excel 用 Ctrl+F 找数据，数据库用 SQL 精确查询。

💡 FDE 现场最常见的场景：客户甩给你一个 Excel 导出的 CSV，你把它导入数据库，然后用 SQL 做分析、清洗、对接。今天学的就是这套流程的第一步。

今天我们用 SQLite 上手------它是 Python 自带的，零安装，一个文件就是一个数据库，最适合学习。周五再切换到企业标配的 MySQL。

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📖 一、三大数据库速览：SQLite / MySQL / PostgreSQL

先认识一下数据库家族的三兄弟，别到时候客户说用啥你都没听过：

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  SQLite    🪶 轻量级                                          │
│    · 一个 .db 文件就是一个完整数据库                           │
│    · 零安装、零配置、Python 自带（import sqlite3）             │
│    · 适合：学习、原型开发、手机 App、单机小工具               │
│    · 短板：不支持多人高并发，不适合做生产服务器                │
│                                                              │
│  MySQL     🐬 最流行                                          │
│    · 开源、免费、性能好、生态最成熟                            │
│    · 企业标配，互联网公司十有八九在用                         │
│    · 需要安装服务、配置账号密码                                │
│    · 适合：Web 应用后端、FDE 交付主战场                       │
│                                                              │
│  PostgreSQL 🐘 功能最强                                       │
│    · 开源界的"学霸"，支持复杂查询、JSON、地理空间             │
│    · 近几年越来越火                                          │
│    · 学习曲线稍陡                                            │
│    · 适合：复杂数据分析、金融、GIS                            │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

  📅 本周路线：
  Day31-34 用 SQLite 学语法（免安装，专注 SQL 本身）
       ↓
  Day35    切换 MySQL，接进真实项目（语法 95% 通用）

📌 核心认知 ：SQL 是一门标准语言，三大数据库的 SQL 语法 90% 以上相通。今天在 SQLite 学的 SELECT ... WHERE ...，到 MySQL、PostgreSQL 照样能用。换数据库主要是换"连接方式"，不是重学一门语言。

数据库 vs Excel 对照表

对比项	Excel	数据库（如 MySQL）
数据组织	Sheet（工作表）	Table（表）
一行数据	一行	一条记录（Record / Row）
一列	一列	一个字段（Field / Column）
查找	Ctrl+F / 筛选	SQL 语句
多表关联	VLOOKUP（写到崩溃）	JOIN（清爽）
并发	一人编辑，别人只读	成百上千人同时读写
数据量	几万行开始卡	几千万行不慌
数据安全	删了就没了	事务、备份、回滚

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🖥️ 二、实操：创建第一个 SQLite 数据库

这块是基础常识，懂的朋友直接跳过也行------不过第一次接触 sqlite3 的话，跟着敲一遍心里踏实。

步骤 1：建好练习目录

打开 VS Code，在你的工作区新建一个文件夹 sql_practice，然后新建文件 01_create_db.py。

步骤 2：写代码建库建表

"""
创建第一个 SQLite 数据库
文件：01_create_db.py
"""
import sqlite3

# ① 连接数据库
# 文件不存在会自动创建，存在就直接打开
conn = sqlite3.connect("fde_workshop.db")
cursor = conn.cursor()   # cursor（游标）是执行 SQL 的"遥控器"

# ② 建表：设备信息表
# IF NOT EXISTS = 表不存在才建，已存在就跳过（防止重复运行报错）
cursor.execute("""
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS devices (
        id          INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name        TEXT    NOT NULL,
        type        TEXT    NOT NULL,
        temperature REAL    DEFAULT 0,
        vibration   REAL    DEFAULT 0,
        is_running  INTEGER DEFAULT 1,
        owner       TEXT    DEFAULT '未分配',
        created_at  TEXT    DEFAULT (datetime('now', 'localtime'))
    )
""")

# ③ 插入 5 条设备数据
devices_data = [
    ("注塑机A1", "注塑", 65,  8, 1, "李工"),
    ("注塑机A2", "注塑", 82, 12, 1, "王工"),
    ("注塑机A3", "注塑", 91, 16, 1, "赵工"),
    ("冲压机B1", "冲压", 75,  9, 0, "李工"),
    ("冲压机B2", "冲压", 88,  6, 1, "陈工"),
]
cursor.executemany("""
    INSERT INTO devices (name, type, temperature, vibration, is_running, owner)
    VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)
""", devices_data)

# ④ 提交 + 验证 + 关闭
conn.commit()    # ⚠️ 不 commit，数据不会真正写进文件
print(f"✅ 建表成功，插入了 {len(devices_data)} 条设备数据")

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM devices")
print(f"当前设备总数：{cursor.fetchone()[0]}")

conn.close()

步骤 3：运行并观察

在 VS Code 终端执行：

python 01_create_db.py

预期输出：

✅ 建表成功，插入了 5 条设备数据
当前设备总数：5

再看 sql_practice 文件夹------多了一个 fde_workshop.db 文件。这就是你的数据库，全部数据都在里面。

步骤 4：拆解建表语句（看懂每个字段）

CREATE TABLE devices (
    id   INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,   -- 主键：每条记录的唯一身份证号
    name TEXT NOT NULL,                        -- NOT NULL：这列必填，不能空着
    temperature REAL DEFAULT 0,                -- REAL：小数；DEFAULT 0：不填就默认 0
    is_running INTEGER DEFAULT 1               -- SQLite 没有真正的布尔，用 1/0 表示
)

SQLite 常用数据类型，给你理清楚：

类型	含义	对应 Python	例子
INTEGER	整数	int	1、65、-3
REAL	小数（浮点数）	float	82.5、0.0
TEXT	文本字符串	str	"注塑机A1"
BLOB	二进制数据	bytes	图片、文件
NULL	空值	None	未知、没填

📌 几个必须懂的关键词：

• 主键（PRIMARY KEY）：每行数据的唯一编号，不能重复、不能空。就像身份证号，靠它精准定位一条记录。

• AUTOINCREMENT：自增。插入时不用给 id，数据库自动 1、2、3......往下排。

• NOT NULL：这一列必须有值，插入时不给就报错。

⚠️ 关键安全细节 ：代码里的 ? 是参数占位符 。SQLite 用 ?，MySQL 用 %s。绝对不要用字符串拼接 SQL（"... VALUES ('" + name + "')"），那是 SQL 注入漏洞的根源------黑客能靠一个引号删光你的表。这个坑周五用 SQLAlchemy 时会再加固。

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🖥️ 三、SELECT 查询三板斧：选字段、筛条件、排序分页

数据进去了，接下来是重头戏------把数据查出来。SQL 里 80% 的操作都是 SELECT。

新建 02_select.py：

"""
SELECT 查询三板斧：选字段、筛条件、排序分页
文件：02_select.py
"""
import sqlite3

conn = sqlite3.connect("fde_workshop.db")
conn.row_factory = sqlite3.Row   # 让查询结果能像字典一样 row['name'] 取值
cursor = conn.cursor()

def show(title, sql):
    """跑 SQL 并打印结果的小工具"""
    print(f"\n===== {title} =====")
    cursor.execute(sql)
    for row in cursor.fetchall():
        print("  " + " | ".join(str(v) for v in tuple(row)))

# ① 基础查询：选哪些字段（* 表示全部列，生产中建议写明列名）
show("所有设备（只看4列）",
     "SELECT id, name, temperature, owner FROM devices")

# ② WHERE：条件筛选
show("温度超过 80 的设备",
     "SELECT name, temperature FROM devices WHERE temperature > 80")

# ③ AND：多条件同时满足
show("注塑机 且 在运行",
     """SELECT name, temperature FROM devices
        WHERE type = '注塑' AND is_running = 1""")

# ④ IN：在一个名单里
show("负责人是李工或王工",
     "SELECT name, owner FROM devices WHERE owner IN ('李工', '王工')")

# ⑤ BETWEEN：在某个区间（含两端）
show("温度在 70~90 之间",
     "SELECT name, temperature FROM devices WHERE temperature BETWEEN 70 AND 90")

# ⑥ LIKE：模糊匹配（% 代表任意多个字符）
show("名字里含 A 的",
     "SELECT name FROM devices WHERE name LIKE '%A%'")

# ⑦ ORDER BY + LIMIT：排序后取前 N 个
show("温度从高到低，前 3 名",
     """SELECT name, temperature FROM devices
        ORDER BY temperature DESC
        LIMIT 3""")

conn.close()

运行 python 02_select.py，对照下面的预期结果检查：

===== 温度超过 80 的设备 =====
  注塑机A2 | 82.0
  注塑机A3 | 91.0
  冲压机B2 | 88.0

===== 温度从高到低，前 3 名 =====
  注塑机A3 | 91.0
  冲压机B2 | 88.0
  注塑机A2 | 82.0

SELECT 语句的完整长相

SELECT  列名            -- 要哪些列（* = 全部）
FROM    表名            -- 从哪张表
WHERE   条件            -- 筛哪些行
ORDER BY 列名 DESC      -- 怎么排序（DESC降序 / ASC升序，默认ASC）
LIMIT   数量            -- 只返回前几行

WHERE 条件操作符速查表

这张表建议截图存手机，写 SQL 时天天查：

操作符	含义	例子	能匹配到什么
=	等于	type = '注塑'	类型正好是注塑
!= 或 <>	不等于	is_running != 1	没在运行的
> < >= <=	大小比较	temperature > 80	温度超 80
BETWEEN a AND b	区间	temperature BETWEEN 70 AND 90	70 到 90（含 70 和 90）
IN (...)	在列表中	owner IN ('李工','王工')	负责人是李或王
LIKE	模糊匹配	name LIKE '%A%'	名字含 A
IS NULL	是空值	owner IS NULL	负责人没填
IS NOT NULL	不是空值	phone IS NOT NULL	有手机号的

💡 LIKE 通配符两个兄弟：

• % 匹配任意多个 字符（包括 0 个）：'A%' = 以 A 开头，'%A' = 以 A 结尾，'%A%' = 含 A

• _ 匹配恰好一个 字符：'A_' 匹配 "A1" 但不匹配 "A12"

⚠️ 注意 NULL 不能用 = 判断 ！WHERE phone = NULL 永远查不到东西，必须写 WHERE phone IS NULL。因为 NULL 表示"未知"，未知不等于未知。

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🖥️ 四、INSERT / UPDATE / DELETE：增、改、删

查询是"读"，接下来是"写"三件套。新建 03_crud.py：

"""
INSERT / UPDATE / DELETE 增删改
文件：03_crud.py
"""
import sqlite3

conn = sqlite3.connect("fde_workshop.db")
cursor = conn.cursor()

# ① INSERT：新增一条
cursor.execute("""
    INSERT INTO devices (name, type, temperature, vibration, is_running, owner)
    VALUES ('注塑机A4', '注塑', 70, 7, 1, '赵工')
""")
conn.commit()
print(f"✅ 新增注塑机A4，自动分配的 id = {cursor.lastrowid}")

# ② UPDATE：修改（⚠️ 一定、一定、一定加 WHERE！）
cursor.execute("""
    UPDATE devices
    SET temperature = 95, is_running = 1
    WHERE name = '注塑机A4'
""")
conn.commit()
print("✅ 注塑机A4 温度更新为 95")

# ③ DELETE：删除（⚠️ 更要加 WHERE！）
cursor.execute("DELETE FROM devices WHERE name = '注塑机A4'")
conn.commit()
print("✅ 注塑机A4 已删除")

# 验证：数量应该还是 5
cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM devices")
print(f"当前设备总数：{cursor.fetchone()[0]}")

conn.close()

三条语句的语法骨架，记住这个模板：

-- 增：往哪张表、哪些列、塞什么值
INSERT INTO 表名 (列1, 列2) VALUES (值1, 值2);

-- 改：改哪张表、改成啥、改哪些行
UPDATE 表名 SET 列1 = 新值 WHERE 条件;

-- 删：删哪张表的哪些行
DELETE FROM 表名 WHERE 条件;

🚨 头号生产事故：忘加 WHERE 的 UPDATE / DELETE

这是每个 DBA 和后端工程师的噩梦，单独拎出来红字警告：

❌ DELETE FROM devices;             -- 整张表瞬间清空！连后悔药都没有！
❌ UPDATE devices SET owner='X';    -- 全表所有设备的负责人都变成 X！

✅ DELETE FROM devices WHERE id = 6;   -- 只删 id=6 这一条
✅ UPDATE devices SET temperature=95
   WHERE name = '注塑机A4';            -- 只改 A4

📌 FDE 保命操作规范 ：在客户的生产数据库执行 UPDATE / DELETE 之前，先用一模一样的 WHERE 写一条 SELECT 跑一遍：

-- 第一步：先查，确认这些行就是你要动的
SELECT * FROM devices WHERE name = '注塑机A4';
-- 第二步：确认无误，再把 SELECT * 换成 DELETE / UPDATE
DELETE FROM devices WHERE name = '注塑机A4';

多花 10 秒钟，能保住你一份工作。

为什么 INSERT/UPDATE/DELETE 后要 commit？

你的代码                    数据库文件
───────                    ──────────
cursor.execute(INSERT)  →   改动只在"草稿区"（事务）
                             此时别人查不到、断电就没
conn.commit()           →   ✅ 正式落盘，改动生效
conn.close() 没 commit   →   ❌ 草稿丢弃，白干

这叫**事务（Transaction）**机制。好处是：你连着做了 5 个操作，中途出错可以整体回滚，不会留下半截脏数据。周五会细讲。

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🖥️ 五、装个可视化工具 DBeaver：用图形界面看数据库

老在 Python 里拼 SQL 字符串不够直观。推荐一个免费神器 DBeaver，几乎支持所有数据库。

安装步骤

1. 打开 Download | DBeaver Community ，下载 Community Edition（免费开源版）

2. 一路下一步安装，打开它

3. 点左上角"新建连接"（插头图标）→ 选择 SQLite → 下一步

4. "Path" 那栏浏览选中你的 fde_workshop.db 文件 → 点"完成"

5. 左侧展开连接 → 展开 Tables → 双击 devices 表 → 切到"数据"标签页

你会看到数据整整齐齐躺在表格里，跟 Excel 几乎一样。

在 DBeaver 里直接写 SQL

1. 右键 devices 表 → "SQL 编辑器" → "新建 SQL 脚本"

2. 输入：

   SELECT name, temperature, owner
   FROM devices
   WHERE temperature > 80
   ORDER BY temperature DESC;

3. 按 Ctrl + Enter（或点橙色执行按钮）→ 下方立刻出结果

💡 DBeaver 的杀手锏：自动补全 + 语法高亮 。你敲 SEL 它提示 SELECT，敲表名提示列名。学习 SQL 阶段，强烈建议在 DBeaver 里练查询，比在 Python 里拼字符串舒服 10 倍。熟练后再回到代码里。

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📝 本课小结

知识点	一句话记住
数据库	超级 Excel，数据持久保存，重启不丢
SQLite	一个 .db 文件 = 一个数据库，Python 自带
数据类型	INTEGER 整数 / REAL 小数 / TEXT 文本 / NULL 空
主键	每行的唯一身份证，PRIMARY KEY AUTOINCREMENT 自增
SELECT	选字段，配 WHERE 筛选、ORDER BY 排序、LIMIT 限量
WHERE	= > IN BETWEEN LIKE IS NULL
INSERT	INSERT INTO 表(列) VALUES(值)
UPDATE	UPDATE 表 SET 列=值 WHERE 条件，必须加 WHERE
DELETE	DELETE FROM 表 WHERE 条件，更必须加 WHERE
commit	写操作后必须 commit，否则改动不落盘
占位符	SQLite 用 ?，防 SQL 注入，别拼字符串
DBeaver	免费的数据库图形化工具，练 SQL 神器

🧠 核心认知 ：SQL 操作分两大类------读（SELECT）和写（INSERT/UPDATE/DELETE）。读随便试，查错了不会坏数据；写要敬畏，尤其 UPDATE/DELETE，先 SELECT 确认再动手。

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📋 课后练习

练习 1：在 DBeaver 里写 10 道查询（约 40 分钟）

用 SQL 编辑器完成，每道题先自己想再敲：

1. 查所有运行中的设备（is_running = 1）

2. 查温度最高的 3 台设备

3. 查负责人不是 "李工"的设备（提示 !=）

4. 查振动值在 8~12 之间的设备

5. 查所有设备名和温度，按温度从低到高 排（ASC）

6. 新增一台设备"焊接机C1"（类型填"焊接"，其他值自己定）

7. 把"注塑机A3"的温度改成 85

8. 删除你刚新增的"焊接机C1"（先 SELECT 确认再 DELETE）

9. 统计设备总数（提示：SELECT COUNT(*) FROM devices）

10. 查所有停机的设备（is_running = 0），看看是哪台

练习 2：写个可复用的查询脚本（约 20 分钟）

新建 query_devices.py，接收一个温度阈值参数，打印超过该温度的设备：

python query_devices.py 80
# 输出温度 > 80 的所有设备

提示：用 sys.argv[1] 拿参数，记得转成 float，SQL 里用 ? 占位符传参。

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🔭 下节预告

今天我们一直在一张表 里折腾。但真实业务里，设备信息、工程师档案、工单记录是分开存在好几张表里的------为什么要拆？拆开以后怎么一起查？

明天学两个 FDE 数据查询的核心技能：**JOIN（把多张表拼起来查）**和 GROUP BY（分组统计）。比如"每个车间有几台设备、平均温度多少"，明天一行 SQL 搞定。今天的单表是地基，明天才是数据库真正的威力所在，养好精神，明天见！

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🌍附录：前置课程列表

阶段一：

【FDE系列】阶段1Day 1：AI 层级关系 --- 四个嵌套的圈-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 2：AI 三阶段发展史 --- 会认 → 会判断 → 会创造-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 3：符号 AI vs 机器学习 --- 两条路线的本质区别-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 4：Transformer 的历史意义 --- 2017 年的分水岭-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 5：本周复习与自测 --- 检验你的 AI 认知地基-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 6：Transformer 架构 --- 一张图纸盖出千千万万栋楼-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 7：LLM 本质 --- 文字接龙机器-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 8：Token --- 模型眼中的最小单位-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 9：AI 幻觉 --- 为什么会一本正经地胡说八道-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 10：上下文窗口 --- 模型的记忆力上限 + 本周复习-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 11：Prompt --- 给模型立规矩-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 12：Memory --- 让模型记住上下文

【FDE系列】阶段1Day 13：RAG --- 给模型配图书管理员-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 14：Tool Use --- 让模型动手操作-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 15：MCP --- 统一的工具接口标准 + 第三周复习-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 16：什么是 FDE --- 把 AI 变成客户结果的人-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 17：FDE vs 传统实施 --- 三大本质区别-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 18：FDE 三重身份 + C6 胜任力模型-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 19：七阶段行动路径 + 行业经验的价值-CSDN博客

【FDE系列】阶段1Day 20：阶段总结与产出物 --- 第一阶段收官-CSDN博客

---

阶段二：

【FDE系列】阶段2：Day 21：Python 环境搭建 --- 写出你的第一行代码-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 22：变量、数据类型、条件判断 --- Python 的"记忆"和"判断"-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 23：循环与函数 --- 让代码跑 100 遍、把逻辑打包复用-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 24：数据结构 --- 列表、字典、集合、元组-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 25：文件读写与 JSON --- 让程序连通外部数据（第一周收官）-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 26：模块化编程 --- 把代码拆成"抽屉柜"-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 27：异常处理与日志 --- 让程序"摔不烂、查得到"-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 28：FastAPI 入门 --- 把你的函数变成 API 服务-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 29：FastAPI 进阶 --- Pydantic 模型与完整 CRUD 实战-CSDN博客

【FDE系列】阶段2：Day 30：生产代码规范 --- 测试、类型注解、配置管理（第二周收官）-CSDN博客