SQL update和alter之间的区别

alter用来修改基本表,是对表的结构进行操作，在已有的表中添加、删除或修改列

添加列:

ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype

删除列（请注意，某些数据库系统不允许这种在数据库表中删除列的方式）：

ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_name

改变列的数据类型：

SQL Server / MS Access：

ALTER TABLE table_name
ALTER COLUMN column_name datatype

My SQL / Oracle：

ALTER TABLE table_name
MODIFY COLUMN column_name datatype

Oracle 10G 之后版本:

ALTER TABLE table_name
MODIFY column_name datatype;

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SQL ALTER TABLE 实例

请看 "Persons" 表：

P_Id	LastName	FirstName	Address	City
1	Hansen	Ola	Timoteivn 10	Sandnes
2	Svendson	Tove	Borgvn 23	Sandnes
3	Pettersen	Kari	Storgt 20	Stavanger

现在，我们想在 "Persons" 表中添加一个名为 "DateOfBirth" 的列。

我们使用下面的 SQL 语句：

ALTER TABLE Persons
ADD DateOfBirth date

请注意，新列 "DateOfBirth" 的类型是 date，可以存放日期。数据类型规定列中可以存放的数据的类型。

现在，"Persons" 表将如下所示：

P_Id	LastName	FirstName	Address	City	DateOfBirth
1	Hansen	Ola	Timoteivn 10	Sandnes
2	Svendson	Tove	Borgvn 23	Sandnes
3	Pettersen	Kari	Storgt 20	Stavanger

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改变数据类型实例

现在，我们想要改变 "Persons" 表中 "DateOfBirth" 列的数据类型。

我们使用下面的 SQL 语句：

ALTER TABLE Persons
ALTER COLUMN DateOfBirth year

请注意，现在 "DateOfBirth" 列的类型是 year，可以存放 2 位或 4 位格式的年份。

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DROP COLUMN 实例

接下来，我们想要删除 "Person" 表中的 "DateOfBirth" 列。

我们使用下面的 SQL 语句：

ALTER TABLE Persons
DROP COLUMN DateOfBirth

现在，"Persons" 表将如下所示：

P_Id	LastName	FirstName	Address	City
1	Hansen	Ola	Timoteivn 10	Sandnes
2	Svendson	Tove	Borgvn 23	Sandnes
3	Pettersen	Kari	Storgt 20	Stavanger

update用来修改表中的数据，是对表的数据进行更新，修改某一行某一列的值

语法：

UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值

Person:

LastName	FirstName	Address	City
Gates	Bill	Xuanwumen 10	Beijing
Wilson		Champs-Elysees

更新某一行中的一个列

我们为 lastname 是 "Wilson" 的人添加 firstname：

UPDATE Person SET FirstName = 'Fred' WHERE LastName = 'Wilson' 

结果：

LastName	FirstName	Address	City
Gates	Bill	Xuanwumen 10	Beijing
Wilson	Fred	Champs-Elysees

更新某一行中的若干列

我们会修改地址（address），并添加城市名称（city）：

UPDATE Person SET Address = 'Zhongshan 23', City = 'Nanjing'
WHERE LastName = 'Wilson'

结果：

LastName	FirstName	Address	City
Gates	Bill	Xuanwumen 10	Beijing
Wilson	Fred	Zhongshan 23	Nanjing