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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