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附加共享数据库（使用 ATTACH DATABASE）的功能非常实用，通常会在以下几种场景下需要用到：

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1. 跨数据库查询和分析

场景：
你的公司有两个独立的数据库：

• 一个存储了学生信息 (school.db)
• 一个存储了员工信息 (company.db)

你需要找出同时存在两个数据库中的人，比如既是学生又是员工的人。

解决方式：
通过附加共享数据库，你可以在同一个 SQLite 实例中跨两个数据库执行查询：

-- 打开主数据库
sqlite3 school.db-- 附加共享数据库
ATTACH DATABASE 'company.db' AS shared;-- 查询跨数据库的信息
SELECT s.name
FROM main.students s
JOIN shared.employees e
ON s.name = e.name;

意义：

• 不需要额外导出、转换或合并数据，可以直接跨数据库操作。
• 提高了多数据源查询和分析的效率。

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2. 数据迁移

场景：
你需要将旧系统的数据迁移到新系统，比如：

• old_system.db 存储了旧系统中的订单数据。
• new_system.db 是新系统的空白数据库。

解决方式：
可以通过附加共享数据库来实现数据迁移：

-- 打开新系统数据库
sqlite3 new_system.db-- 附加旧系统数据库
ATTACH DATABASE 'old_system.db' AS old;-- 将旧系统数据插入到新系统中
INSERT INTO main.orders (id, customer, total)
SELECT id, customer, total
FROM old.orders;

意义：

• 无需外部工具即可完成迁移。
• 保证了迁移过程的方便性和一致性。

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3. 合并数据

场景：
你有多个部门的独立数据库，每个数据库存储了一部分数据，比如：

• department1.db 中存储了部门 1 的数据。
• department2.db 中存储了部门 2 的数据。

你需要将所有部门的数据合并到一个总表中。

解决方式：

-- 打开总数据库
sqlite3 all_departments.db-- 附加各部门的数据库
ATTACH DATABASE 'department1.db' AS dep1;
ATTACH DATABASE 'department2.db' AS dep2;-- 合并数据到总数据库
INSERT INTO main.employees (id, name, department)
SELECT id, name, 'Department 1'
FROM dep1.employees;INSERT INTO main.employees (id, name, department)
SELECT id, name, 'Department 2'
FROM dep2.employees;

意义：

• 快速整合分散在多个数据库中的数据。
• 保证合并过程的一致性和准确性。

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4. 只读共享数据

场景：
你的团队中有一个共享数据库 shared_data.db，存储了所有人的公共参考数据，比如邮政编码表、国家列表等。
而你的项目数据库 project.db 中存储了自己的业务数据。

解决方式：
通过附加共享数据库，你可以访问这些参考数据，而无需将它复制到项目数据库中：

-- 打开项目数据库
sqlite3 project.db-- 附加共享数据库
ATTACH DATABASE 'shared_data.db' AS shared;-- 查询共享数据中的国家列表
SELECT * FROM shared.countries;

意义：

• 避免重复存储相同的数据，节省存储空间。
• 确保共享数据的统一性和实时性。

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5. 数据库分片管理

场景：
一个数据库因为数据量过大，被拆分为多个小数据库，每个小数据库管理一部分数据。
比如：

• users_part1.db：存储用户 ID 从 1 到 10,000。
• users_part2.db：存储用户 ID 从 10,001 到 20,000。

你需要对所有用户数据进行统计分析。

解决方式：
通过附加多个共享数据库，轻松进行跨分片查询：

-- 打开主数据库
sqlite3 users_analysis.db-- 附加多个分片数据库
ATTACH DATABASE 'users_part1.db' AS part1;
ATTACH DATABASE 'users_part2.db' AS part2;-- 统计所有用户的总数
SELECT COUNT(*) AS total_users
FROM part1.users
UNION ALL
SELECT COUNT(*)
FROM part2.users;

意义：

• 让大规模数据的管理和操作更加灵活。
• 支持分片存储的数据库结构。

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总结

共享数据库适用于以下场景：

1. 跨数据库查询和分析（比如学生与员工的对比）。
2. 数据迁移（从旧系统迁移到新系统）。
3. 数据合并（将多个部门的独立数据库合并为一个）。
4. 只读共享数据（使用公共参考数据）。
5. 数据库分片管理（对大数据进行分片存储和查询）。

通过附加其他架构（共享数据库），SQLite 提供了非常强大的多数据库协作能力，帮助用户高效管理和操作多个数据源！

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这里用数据库分片管理举例说明：
你提供的 SQL 示例展示了如何使用 SQLite 的 ATTACH DATABASE 命令附加多个分片数据库，并在这些数据库中进行查询操作。以下是对代码的详细解读：

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代码详解

1. 打开主数据库

   sqlite3 users_analysis.db
   

   • 启动 SQLite 并打开一个主数据库 users_analysis.db。
   • 主数据库可以用于存储最终的统计结果或执行查询的入口。

2. 附加分片数据库

   ATTACH DATABASE 'users_part1.db' AS part1;
   ATTACH DATABASE 'users_part2.db' AS part2;
   

   • ATTACH DATABASE 用于加载额外的数据库文件（即分片数据库）。
   • AS part1 和 AS part2 为附加数据库指定别名，后续查询中可以通过别名访问对应数据库中的表。

3. 统计用户总数

   SELECT COUNT(*) AS total_users
   FROM part1.users
   UNION ALL
   SELECT COUNT(*)
   FROM part2.users;
   

   • COUNT(*)：统计每个数据库中 users 表的用户总数。
   • UNION ALL：将两个查询结果合并在一起。
     • 如果使用 UNION（无 ALL），则会去除重复的结果，但在统计用户数量时通常需要保留重复。

4. 结果解读
   查询结果将返回两行数据，每行分别对应 users_part1.db 和 users_part2.db 中的用户数量。

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改进：统计所有用户总和

如果你需要直接统计所有分片的用户总数，可以使用 SUM 函数：

SELECT SUM(user_count) AS total_users
FROM (SELECT COUNT(*) AS user_count FROM part1.usersUNION ALLSELECT COUNT(*) AS user_count FROM part2.users
);

改进后的效果：

• 内层查询统计每个分片的用户数。
• 外层通过 SUM 聚合内层查询的结果，得出所有用户的总数。

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场景分析

这种方式适合**分片数据库（Sharded Database）**的应用场景：

1. 分片存储： 数据库被拆分成多个文件，每个文件存储不同的子集数据，例如按照用户 ID、地理位置等划分。
2. 查询效率： 将不同的分片附加到同一会话中，便于集中查询和分析。
3. 大数据场景： 当单个数据库文件过大时，分片存储可以降低单个数据库的负担。

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示例运行结果

假设分片数据库中的用户表如下：

part1.users

id	name
1	Alice
2	Bob

part2.users

id	name
3	Charlie
4	David
5	Emma

执行结果：

查询 1：原代码（分开统计）

total_users
-----------
2
3

查询 2：改进代码（总和统计）

total_users
-----------
5

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通过这种方式，可以轻松整合和分析多个分片数据库的数据。