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sqlite3update有一行数据不生效,其他行可以
1、很可能是触发器中没有判断有效的修改数据记录数，比如使用一个变量从inserte或deleted中取出一个数据来判断是否符合要求。
2、使用insert方法插入记录 sqlitedatabase的insert方法的签名为long insert（string table，string nullcolumnhack，contentvalues values），这个插入方法的参数说明如下：table：代表想插入数据的表名。
3、·创建数据库Android 不自动提供数据库。在 Android 应用程序中使用 SQLite，必须自己创建数据库，然后创建表、索引，填充数据。
怎么解决SQLite数据库删除大数据后执行“VACUUM”效率低的有关问题...
在数据删除后，手动执行VACUUM命令，执行方式很简单 sqlite vacuum；VACUUM命令会清空“空闲列表”，把数据库尺寸压缩到最小。但是要耗费一些时间。FQA里面说，在Linux的环境下，大约0.5秒/M。
sqlite安装内存已满可以通过以下两种方法解决。用navicat连接上sqlite文件，删除数据之后，在界面执行VACUUM语句。在数据库驱动下操作。
在数据库中查询或设置 auto-vacuum 。
PG 的“无锁定”特性非常突出，甚至包括 vacuum 这样的整理数据空间的操作，这个和PGSQL的MVCC实现有关系。
十五．如果删除了大量数据，而又想缩小数据库文件占用的空间，执行 VACUUM 命令 vacuum；十六．在SQLite中，如何在一个表上添加或删除一列？SQLite 有有限地 ALTER TABLE 支持。
方法/步骤 在手机浏览器里搜索“手机数据恢复精灵”，并下载安装。打开软件，勾选“微信恢复”。然后，软件提示对现有的微信聊天记录进行备份，完成备份后，软件开始扫描手机中微信聊天记录数据。
在使用sqlite时有什么需要注意的地方吗
创建SQLite数据库要使用SQLite数据库，首先需要创建一个数据库。可以使用SQLiteOpenHelper来创建数据库。SQLiteOpenHelper是一个抽象类，它提供了四个方法：onCreate：当数据库第一次创建时调用。
其次需要注意的是不同数据库所拥有的函数不一样，要去确定sqlite的函数与MySQL的函数有哪些不一样，或者哪些sqlite有而mysql没有这个函数。
约束 Constraints 在SQLite数据库中存储数据的时候，有一些数据有明显的约束条件。 比如一所学校关于教师的数据表，其中的字段列可能有如下约束：年龄 - 至少大于20岁。
删除数据：在SQLite中删除数据需要使用DELETE语句，可以删除表中的指定行。删除数据的目的是为了清理不需要的数据，以便数据库可以更好地管理和维护。
在sqlite中，可以用以下方法防止插入重复数据：设置表的联合主键 在INSERT语句中添加OR IGNORE，即可。
SQLite负载量有多大
sqlite本身最大支持2TB的数据量。希望我的回答对你有帮助。
数据库要求：由于sqlite不支持分区，建20000个表，每个表插入86400条数据，需要没秒对着20000个表中的一条记录进行修改。这是极限情况，正常使用也就是没5s对20000个表同时修改一下。
还真没听说过sqlite支持TB级，它的大小受制于运行时的文件系统。
而SQLITE的最大数据量，经过实际测试，大约在2TB左右。MYSQL只能部署在电脑上，而SQLITE既可以部署在电脑上，也可以用于手机等移动设备。。但MYSQL支持的数据量比较大，SQLITE数据量小。。
只有hive才能数据分层吗,sqlite能不能分层呢?
1、“面向主题的”数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。
2、软件系统的分层结构：第一层：基础架构基础架构指云平台、操作系统、网络、存储、数据库和编译器等。随着目前云计算越来越普及，很多的中小型公司都选择了大公司的云计算平台，而不是自己研发和维护基础架构。
3、Application Data Service（应用数据服务）。该层主要是提供数据产品和数据分析使用 的数据，一般会存放在ES、MySQL等系统中供线上系统使用，也可能会存在Hive或者Druid中供数据分析和数据挖掘使用。
4、分层方法： （1）专题分层：每个图层对应一个专题，包含某一种或某一类数据。如地貌层、水系层、道路层、 居民层等。 （2） 时间序列分层： 即把即把不同时间或不同时期的数据作为一个数据层。
5、Hive用于数据校验 Mysql可以用于指标计算结果的存储 数据分层 数据源：目前数据源主要是Binlog，通过Canal监控各个业务系统的Mysql，将binlog发送至kafka。
在大数据时代,关系型数据库有哪些缺点
1、关系模型数据库的缺点：由于存取路径岛屿用户是隐蔽的，查询效率往往不如格式化数据模型。为了提高性能，数据库管理系统必须到用户的查询请求进行优化，因此增加了开发数据库管理系统的难度。
2、缺点：读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写；固定的表结构，灵活度稍欠；高并发读写需求，传统关系型数据库来说，硬盘I/O是一个很大的瓶颈。黑马程序员的公开课上就讲过，特别详细一听就懂。
3、加速表和表之间的连接；在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。缺点：索引需要占物理空间。
4、②基于键值对，数据没有耦合性，容易扩展；③存储数据的格式：nosql的存储格式是key，value形式、文档形式、图片形式等等，文档形式、图片形式等等，而关系型数据库则只支持基础类型。
