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执行SQL查询、维护数据、统计分析并备份SQLite/MySQL数据库,支持本地和远程连接。

Database Ops - 数据库操作

功能概述

Database Ops - 数据库操作是一项面向实际任务的技能,主要用于SQLite/MySQL数据库直接操作,支持查询/更新/备份;最后更新:2026-04-13;

核心要点

  • 📊 查询数据 :SQL查询执行;
  • 🔧 数据维护 :增删改数据;
  • 💾 备份恢复 :数据库备份;

使用与执行

📈 统计分析 :数据统计分析;支持的数据库;SQLite(本地);MySQL(远程);1. 查询;2. 统计;3. 备份;4. 表结构;

结果检查与注意事项

常用查询模板。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Database Ops - 数据库操作

SQLite/MySQL数据库直接操作,支持查询/更新/备份 最后更新:2026-04-13

功能概述

  • 📊 查询数据:SQL查询执行
  • 🔧 数据维护:增删改数据
  • 💾 备份恢复:数据库备份
  • 📈 统计分析:数据统计分析

支持的数据库

SQLite(本地)

路径:
- data/stock_profiles.db
- data/commodity_options.db
- data/financial_data.db
- lottery_v3.db

MySQL(远程)

待配置:
- Host: localhost
- Port: 3306

核心命令

1. 查询

命令:db查询 [SQL]

示例:
- db查询 SELECT * FROM stocks LIMIT 10
- db查询 SELECT code, name FROM stocks WHERE price > 100

2. 统计

命令:db统计 [表名]

示例:
- db统计 stock_profiles
- db统计 odds_history

3. 备份

命令:db备份 [数据库]

示例:
- db备份 stock_profiles
- db备份 all

4. 表结构

命令:db结构 [表名]

示例:
- db结构 stocks
- db结构 odds_history

常用查询模板

股票数据

-- 最近采集的股票
SELECT code, name, price, change_pct 
FROM stocks 
ORDER BY update_time DESC LIMIT 10

-- 涨跌幅排行
SELECT code, name, change_pct 
FROM stocks 
ORDER BY change_pct DESC LIMIT 10

竞彩数据

-- 最近的推荐
SELECT league, home_team, away_team, prediction, odds 
FROM odds_history 
ORDER BY created_at DESC LIMIT 10

-- 命中率统计
SELECT league, COUNT(*) as total, 
       SUM(CASE WHEN result = 'win' THEN 1 ELSE 0 END) as wins
FROM odds_history GROUP BY league

注意事项

  • 写操作需谨慎,建议先备份
  • 敏感数据查询需脱敏
  • 定期备份重要数据
  • 大数据量查询注意性能

Code Implementation

Python实现: database_ops.py

`python from database_ops import DatabaseOps, sqlite_query

创建连接

db = DatabaseOps('data.db')

查询

results = db.execute('SELECT * FROM stocks LIMIT 10')

插入

db.insert('stocks', {'code': '000001', 'name': 'Test', 'price': 10.0})

批量插入

db.insert_many('stocks', [{'code': '1', 'price': 10}, {'code': '2', 'price': 20}])

统计

count = db.count('stocks') stats = db.stats('stocks')

备份

backup_path = db.backup('backup.db')

db.close()

快速查询

results = sqlite_query('data.db', 'SELECT * FROM stocks') `

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