Sqlite Importar CSV

Arquivos e pastas são as partes necessárias de qualquer sistema operacional. Mas, quando você precisa trabalhar em bancos de dados, os arquivos CSV são úteis. Os arquivos CSV também são outro nome para documentos do Microsoft Excel usados ​​para armazenar dados na forma de linhas e colunas. Os arquivos Excel ou CSV podem ser usados ​​para importar dados nas tabelas de um banco de dados. Portanto, decidimos cobrir o método de importação de um arquivo CSV contendo dados em colunas para a tabela de banco de dados SQLite. Certifique-se de ter a biblioteca C sqlite de SQL instalada no seu Ubuntu 20.04.

Vamos começar com o artigo de hoje lançando o aplicativo de console no Ubuntu 20.04 com o atalho Ctrl+Alt+T. Após o lançamento bem -sucedido do aplicativo de console, você precisa atualizar seu sistema Linux com a ajuda de um pacote APT precedido pela palavra -chave "sudo". Ele solicitará que sua senha de conta de usuário atualmente funcionando para retomar o processo de atualização através desta consulta. Adicionamos a senha, pressionamos a tecla Enter e continuamos.

Depois de um tempo, seu sistema estará atualizado. Depois disso, você precisa atualizar seu sistema e seus pacotes, eu.e., módulos e bibliotecas. Experimente a mesma instrução com a palavra -chave "atualizar" em vez da palavra "atualização".

Certifique -se de ter alguns arquivos CSV na pasta doméstica do seu Linux para usar no banco de dados SQLite, i i.e., importar seus dados para uma tabela. Assim, criamos um novo arquivo CSV chamado “Dados.CSV ”dentro da pasta doméstico a ser usada na tabela importando. Vamos iniciar o banco de dados SQLite no terminal shell do Ubuntu 20.04 Sistema usando a palavra -chave “SQLITE3”. A área de consulta de um sqlite será lançada como mostrado abaixo:

Temos iniciado este guia usando o “.Instrução de tabelas ”no banco de dados para exibir a lista de tabelas. No momento, não temos nenhuma tabela neste banco de dados.

Para importar arquivos CSV, precisamos de uma tabela no banco de dados. Assim, temos que criar uma tabela com os mesmos nomes e tipos de colunas que temos no arquivo CSV. Então, estamos criando uma nova tabela chamada dados com a instrução Create Table contendo duas colunas, i i.e., “País” do tipo de texto e coluna “pessoas” do tipo inteiro. Esta tabela recém -criada ainda não tem registros.

Crie dados da tabela (texto "country", "People" Int);
Selecione * FROM DATA;

Vamos importar o arquivo CSV chamado “Dados.CSV "na tabela de dados usando o".importar ”instruções seguidas pelo caminho para o arquivo e o nome da tabela, conforme apresentado abaixo:

.importação/home/linux/dados.Dados do CSV

Após a execução bem -sucedida da consulta, devemos confirmar se a importação foi adequada e bem -sucedida. Para isso, você precisa experimentar a instrução SELECT para os dados da tabela mais uma vez no seu shell sqlite. A saída deste comando mostra que a importação é bem -sucedida. Todos os registros dos dados.O arquivo CSV foi importado para a tabela de dados corretamente.

Selecione * FROM DATA;

Vamos experimentar a condição dentro da consulta selecionada. Adicionamos a cláusula WHERE para exibir todos os registros dos dados importados de uma tabela "dados", onde a coluna "pessoas" contém os valores menores ou iguais a 550000. Retornou um total de oito registros.

Selecione * de dados onde pessoas> = 550000;

Vamos tentar uma consulta selecionada com a cláusula WHERE no banco de dados SQLite para exibir todos os registros de uma tabela "dados" em que a coluna "as pessoas" tem um valor entre 550000 e 750000. Para isso, estamos usando a palavra -chave entre e temos apenas três resultados.

Selecione * Dados onde as pessoas entre 550000 e 750000;

Vejamos outro exemplo de importação do mesmo arquivo com um conjunto diferente de registros. Desta vez, o conjunto de dados contém 15 linhas com as três colunas, eu.e., Nome, idade e salário. O nome e o salário da coluna são tipos inteiros, enquanto a coluna "nome" é tipo de texto.

Para esses dados, estamos criando uma nova tabela chamada "Detalhe" contendo o mesmo nome em três colunas que os dados.Arquivo CSV, eu.e., Nome, idade e salário. Antes de importar os dados.Arquivo CSV para a tabela de detalhes, não encontramos nenhum registro nele de acordo com a instrução SELECT executada na tela do shell sqlite, i i.e., mesa vazia.

Crie detalhes da tabela (Nome Text, Age Int, Salário Int);
Selecione * do detalhe;

Para importar os dados dos dados.Arquivo CSV dentro da tabela de detalhes, precisamos experimentar o “.Instrução de importação "seguida pelo caminho para os" dados.Arquivo CSV ”, eu.e., /home/linux/, e o nome de uma tabela "detalhes" no final desta consulta. Esta consulta retornará nada mostrando que a importação foi bem -sucedida. Então, usaremos a instrução SELECT mais uma vez para confirmar que a importação foi feita de maneira perfeita e eficiente. A instrução SELECT com o caractere "*" seguido pelo nome de uma tabela "Detalhe" exibiu todos os registros dos dados.Arquivo CSV acabou de importar para a tabela. Isso significa que a importação foi bem -sucedida.

.importação/home/linux/dados.Detalhes do CSV

Vamos aplicar a cláusula WHERE na coluna CSV importada “Salário” dos detalhes da tabela para exibir apenas os registros em que o valor da coluna salarial é menor que 35000. Esta consulta com a condição onde retorna dois registros como resultado.

Selecione * do detalhe onde a idade < 20;

Vamos usar a cláusula WHERE na consulta selecionada para exibir os registros de uma tabela "detalhe", onde os dados importados têm valores entre 35 e 47 na coluna "idade". Desta vez, temos cinco registros, conforme apresentado abaixo.

Selecione * FROM Detalhes em que idade entre 35 e 47 anos;

Conclusão

Este artigo usou arquivos CSV para importar registros de dados para a tabela de banco de dados SQLite usando a instrução "importar" no shell. Você precisa garantir que os nomes de colunas CSV e os nomes das colunas da tabela devem ser os mesmos, eu.e., maiúsculas ou minúsculas. Também discutimos as maneiras de exibir os dados importados em tabelas usando algumas condições.