<think>我们被要求使用中文回答，并且需要按照给定的格式要求处理数学表达式（尽管在这个问题中可能不涉及太多数学内容，但如果有变量或公式出现，需要遵循规则）。
用户的问题是关于SQLite数据库操作，特别是针对生产数据按照时间和名称进行增删改查。
根据引用内容，我们可以得知：
引用[1]提到使用Python操作SQLite数据库，包括创建表及增删改查。
引用[2]提到除了execSQL()和rawQuery()，还有insert(), delete(), update(), query()方法，这些是更方便的方法。
引用[3]展示了Unity3d中使用SQLite进行增删改查的例子，包括更新数据的SQL语句示例。
引用[4]展示了QT中使用QSqlTableModel进行界面操作增删改查的代码。
用户需求：对生产数据按照时间和名称进行增删改查操作。
假设我们的生产数据表结构如下（为了满足按时间和名称操作，我们需要至少包含时间和名称字段）：
表名：production_data
字段：
id: 主键，整数类型，自增
name: 文本类型，表示产品名称
time: 时间类型（在SQLite中可以使用TEXT、INTEGER或REAL，但通常用TEXT存储ISO8601格式）
value: 数值类型，表示生产数据值（或其他需要的数据）
步骤：
1. 创建表（如果还没有创建）
2. 插入数据（增）
3. 查询数据（查），特别是按时间和名称查询
4. 更新数据（改），按时间和名称更新
5. 删除数据（删），按时间和名称删除
我们将使用Python的sqlite3模块进行演示，因为引用[1]提到了Python操作SQLite。
注意：在SQLite中，时间可以用TEXT类型存储（例如：'2023-01-01 12:00:00'），这样便于使用日期函数进行查询。
创建表的SQL语句：
```sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS production_data (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL,
time TEXT NOT NULL, -- 存储为ISO8601字符串，例如：'2023-01-01 12:00:00'
value REAL
);
```
接下来，我们将分别演示增删改查操作。
由于用户要求按照时间和名称进行操作，我们在查询、更新和删除操作中会使用WHERE子句来指定时间和名称。
注意：在实际操作中，我们需要注意SQL注入问题，因此建议使用参数化查询。
下面我们用Python代码演示：</think>### SQLite数据库操作：生产数据按时间和名称增删改查
下面我将详细介绍如何使用SQLite对生产数据按照时间和名称进行增删改查操作。SQLite是轻量级嵌入式数据库，非常适合生产数据管理场景[^1]。
#### 1. 数据表设计
首先创建生产数据表，包含时间、名称和数值字段：
```sql
CREATE TABLE production_data (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
name TEXT NOT NULL, -- 产品名称
time TIMESTAMP NOT NULL,-- 生产时间（ISO8601格式）
value REAL NOT NULL -- 生产数值
);
```
#### 2. 增删改查操作实现
##### 插入数据（增）
```python
import sqlite3
from datetime import datetime
def insert_data(name, value):
conn = sqlite3.connect('production.db')
c = conn.cursor()
current_time = datetime.now().isoformat() # 获取当前ISO时间
# 参数化查询防止SQL注入
c.execute("INSERT INTO production_data (name, time, value) VALUES (?, ?, ?)",
(name, current_time, value))
conn.commit()
conn.close()
# 示例：插入名为"A产品"的生产记录
insert_data("A产品", 98.5)
```
##### 查询数据（查）
```python
def query_data(name=None, start_time=None, end_time=None):
conn = sqlite3.connect('production.db')
conn.row_factory = sqlite3.Row # 返回字典格式结果
c = conn.cursor()
query = "SELECT * FROM production_data WHERE 1=1"
params = []
# 按名称筛选
if name:
query += " AND name = ?"
params.append(name)
# 按时间范围筛选
if start_time and end_time:
query += " AND time BETWEEN ? AND ?"
params.extend([start_time, end_time])
c.execute(query, params)
results = [dict(row) for row in c.fetchall()]
conn.close()
return results
# 示例：查询"B产品"在2023年10月的生产数据
b_product_data = query_data(name="B产品",
start_time="2023-10-01",
end_time="2023-10-31")
```
##### 更新数据（改）
```python
def update_data(target_name, new_value, target_time):
conn = sqlite3.connect('production.db')
c = conn.cursor()
c.execute("""UPDATE production_data
SET value = ?
WHERE name = ? AND time = ?""",
(new_value, target_name, target_time))
conn.commit()
print(f"更新记录数: {c.rowcount}")
conn.close()
# 示例：更新"A产品"在特定时间的生产值
update_data("A产品", 99.2, "2023-10-15T08:30:45")
```
##### 删除数据（删）
```python
def delete_data(name=None, time=None):
conn = sqlite3.connect('production.db')
c = conn.cursor()
if name and time:
c.execute("DELETE FROM production_data WHERE name = ? AND time = ?",
(name, time))
elif name:
c.execute("DELETE FROM production_data WHERE name = ?", (name,))
conn.commit()
print(f"删除记录数: {c.rowcount}")
conn.close()
# 示例：删除指定时间点的"C产品"记录
delete_data(name="C产品", time="2023-10-20T14:25:30")
```
#### 3. 关键注意事项
1. **时间格式处理**：SQLite使用ISO8601格式（`YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSS`）存储时间，确保时间参数正确格式化[^2]
2. **索引优化**：为提升按名称和时间的查询效率，建议创建复合索引：
```sql
CREATE INDEX idx_name_time ON production_data(name, time);
```
3. **事务处理**：批量操作时使用事务提升性能：
```python
with sqlite3.connect('production.db') as conn:
# 批量操作代码
```
4. **参数化查询**：始终使用`?`占位符防止SQL注入攻击[^3]
#### 4. 高级查询示例
```python
# 查询各产品最近30天的平均生产值
conn = sqlite3.connect('production.db')
c = conn.cursor()
c.execute("""
SELECT name, AVG(value) as avg_value
FROM production_data
WHERE time > datetime('now', '-30 days')
GROUP BY name
""")
for row in c.fetchall():
print(f"产品{row[0]}平均生产值: {row[1]:.2f}")
```
#### 5. 性能优化建议
1. 定期执行`VACUUM`命令回收空间
2. 使用`WAL`(Write-Ahead Logging)模式提升并发性能
3. 限制返回数据量：添加`LIMIT`子句避免大数据集传输
4. 使用连接池管理数据库连接
通过以上实现，您可以高效管理按时间和名称组织的生产数据。SQLite的轻量级特性使其特别适合嵌入式系统和中小型生产数据管理系统[^4]。
本文介绍了如何在SQLite数据库中利用时间戳或者自增ID实现按先插入先删除（FIFO）的规则限制记录数。通过示例展示了如何删除最旧的记录，讨论了rowid与自增ID的区别，并提出了使用时间戳作为排序依据以避免逻辑错误的建议。
* 也可设置ID为主键加入自增关键字AUTOINCREMENT，设置ID自增，然后使用ID来排列删除先插入的数据，如：delete from record where rowid in (select ID from record order by ID asc limit 2);
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