在本例中,我们准备了一个名为”database.sql”的文件。 导入.sql文件 我们可以使用SQLite的命令行工具来导入.sql文件。首先,打开命令行终端,并导航到SQLite的安装目录。 cdpath/to/sqlite Bash Copy 然后,使用以下命令连接到SQLite数据库: sqlite3 database.db Bash Copy 这将打开SQLite的交互式命令行界面。接下来...
第1步，创建数据库 点击菜单栏“查询”下的“新建查询，就可以打开输入sql语句的地方。然后输入创建数据...
and designingSQLite-compatible files.SQLiteis a non-client-server relational database management system that can be embedded into any application.DB Browseris perfect for users who want to work withSQLite, and it offers a user-friendly interface that doesn’t require knowledge ofSQLcommands. With ...
使用命令行工具:在命令行中输入类似mysql -u username -p database_name < /path/to/your/file.sql的命令来导入SQL文件。这种方法适用于熟悉命令行操作的用户。 使用数据库管理工具:如MySQL Workbench、phpMyAdmin等,这些工具通常提供图形界面,使导入过程更加直观。在这些工具中,你可以选择数据库连接,然后执行导入操作。
pip install sqlite3 2、编写导出脚本 下面是一个简单的Python脚本,用于将SQLite数据库导出为.sql文件: import sqlite3 def export_db_to_sql(db_name, sql_file): conn = sqlite3.connect(db_name) with open(sql_file, 'w') as f: for line in conn.iterdump(): ...
Preparing an empty sqlite database file with the schema that was read from SQL server. In this step, the code may alter few SQL-server types that are not supported directly in sqlite. Copying rows for each table from the SQL server database to the sqlite database. ...
Preparing an empty sqlite database file with the schema that was read from SQL server. In this step, the code may alter few SQL-server types that are not supported directly in sqlite. Copying rows for each table from the SQL server database to the sqlite database. ...
一、迁移Database Schema。 首先使用Sybase Powerdesigner的逆向工程功能,逆向出SQL Server数据库的物理模型。具体操作是在Powerdesigner中选择“File”,“Reverse Engine”再选择Database,将DBMS选择为SQL Server,如图: 然后选择数据源,也就是要具体连接到的SQL Server数据库服务器,然后选择要逆向的数据库名,比如选中“...
请确保将 database_name 替换为目标数据库的名称,/path/to/your/sql/file.sql 替换为 SQL 文件的实际路径。 二、Navicat 导出 SQL 文件 选择要导出的数据库 在Navicat 的主界面中,双击连接节点,展开数据库列表。选择你要导出数据的数据库,右键点击该数据库,选择“转储 SQL 文件(Dump SQL File)”。 配置导出...
"predict_file_path": "dbgpt_hub/data/eval_data/dev_sql.json", "predict_out_dir": "dbgpt_hub/output/", "predicted_out_filename": "pred_sql.sql", } #配置评估参数 evaluate_args = { "input": "./dbgpt_hub/output/pred/pred_sql_dev_skeleton.sql", "gold": "./dbgpt_hub/data/ev...