FTS detection treats table names as LIKE patterns

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@IlyaKhalafi ya está trabajando en esto.

Desde el 6/11/2026.

  • #931 de @IlyaKhalafi — abierto

Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
82/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
python, sqlite
Área
database

Línea de trabajo

Empieza leyendo detect_fts() y los patrones LIKE que usa para encontrar tablas FTS; el issue identifica el tratamiento de comodines en nombres de tablas como la causa. Reproduce el problema con el ejemplo proporcionado book_titles y bookXtitles, y luego comprueba si hay una prueba de regresión que cubra tanto _ como %. El trabajo está terminado cuando se detecta book_titles_fts y la búsqueda de incorrect no devuelve filas.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

When a table name contains _ or %, detect_fts() treats those characters as SQL LIKE wildcards. It can select another table's FTS index and use its matching row IDs against the requested table.

from sqlite_utils import Database

db = Database(memory=True)
db["bookXtitles"].insert({"title": "incorrect"}).enable_fts(["title"])
db["book_titles"].insert({"title": "correct"}).enable_fts(["title"])

print(db["book_titles"].detect_fts())
print(list(db["book_titles"].search("incorrect")))

Current main prints bookXtitles_fts and returns the row containing correct, even though that row does not match the search. It should detect book_titles_fts and return no rows for this query.

The same issue occurs with % in the table name. The table-name portion of the LIKE patterns needs escaping. The quote delimiters added for #434 prevent prefix matches but leave wildcard characters active.

Reproduced on Python 3.12 and SQLite 3.53.1 using current main.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.2k
Forks
215
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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