неполное руководство по sqlite для пользователей windows

Учебник по SQLite

Вступление

дизайн

история

Характеристики

Где SQLite работает хорошо

Языки программирования

SQLite имеет привязки для большого количества языков программирования, вот список:

Фреймворки веб-приложений

Кто использует SQLite

Ограничения в SQLite

Инструменты, связанные с SQLite

Функции SQL, не реализованные в SQLite

Учебник по SQLite3 от w3resource

Перед началом этого урока вы должны иметь некоторые знания о SQL, например, как данные хранятся в таблице, как обновляются, как удаляются, как ищутся и т. Д.

Цели обучения:

Упражнения по SQLite, практика, решение: отсюда вы можете попрактиковаться в сотнях упражнений по SQLite, которые помогут вам улучшить свои навыки работы с SQLite.

Источник

SQLite — замечательная встраиваемая БД (часть 1)

Решил все-таки написать статью про SQLite, в которой хочу обобщить свой 3-х летний опыт использования этой БД под Windows. Вижу, что тема популярная, но информации мало.

Эта статья не для начинающих программистов.
Она не является учебником по SQL.
Она не агитирует использовать SQLite.
Она не агитирует не использовать SQLite.
Статья написана в виде вопросов от гипотетического новичка в SQLite и ответов на них (поскольку информации очень много и так хоть немного проще ее структурировать).

Что такое SQLite?

SQLite — это встраиваемая кроссплатформенная БД, которая поддерживает достаточно полный набор команд SQL и доступна в исходных кодах (на языке C).

Исходные коды SQLite находятся в public domain, то есть вообще никаких ограничений на использование.

Сайт (с прекрасной документацией на английском): http://sqlite.org

Текущая версия: 3.7.13

SQLite можно скомпилировать самому, но я скачиваю ее уже скомпилированную в виде Windows DLL.

Для собственной сборки обычно скачивают т.н. «amalgamation»,
т.е. исходники SQLite в виде единого файла на языке C + sqlite3.h.

Чтобы уменьшить размер кода SQlite, выкинув ненужные ништяки, используются всякие DEFINE.

Насколько SQLite популярна?

Кратко: она везде. Как минимум, на любом смартфоне.

Насколько она надежна?

2 млн тестов), покрытие кода тестами 100% (с августа 2009).

А какие еще инструменты дают разработчики?

Доступна консольная утилита для работы с базами (sqlite3.exe, «a command-line shell for accessing and modifying SQLite databases»).

И все?

Да, от основных разработчиков — все. Однако, другие люди пишут всякие менеджеры и пр.
Лично я так и не нашел идеального и пользуюсь консолью.

Что значит «достаточно полный набор SQL»?

Как известно, в своем развитии SQL устремился в разные стороны. Крупные производители начали впихивать всякие расширения. И хотя принимаются всякие стандарты (SQL 92), в реальной жизни все крупные БД не поддерживают стандартов полностью + имеют что-то свое. Так вот, SQLite старается жить по принципу «минимальный, но полный набор». Она не поддерживает сложные штуки, но во многом соответствует SQL 92.
И вводит некие свои особенности, которые очень удобны, но — не стандартны.

Что конкретно в поддержке SQL может вызвать недоумение?

Нельзя удалить или изменить столбец в таблице (ALTER TABLE DROP COLUMN…, ALTER TABLE ALTER COLUMN… ).
Есть триггеры, но не настолько мощные как у крупных RDBMS.
Есть поддержка foreign key, но по умолчанию — она ОТКЛЮЧЕНА.
Нет встроенной поддержки UNICODE (но ее, вообщем, нетрудно добиться).
Нет хранимых процедур.

А что своего хорошего или необычного?

a) каждая запись содержит виртуальный столбец rowid, который равен 64-битному номеру (уникальному для таблицы).
Можно объявить свой столбец INTEGER PRIMARY KEY и тогда этот столбец станет rowid (со своим именем, имя rowid все равно работает).
При вставке записи можно указать rowid, а можно — не указывать (и система тогда вставит уникальный).
Подробности: www.sqlite.org/autoinc.html
b) можно без труда организовать БД в памяти (это очень удобно и чуть позже расскажу подробнее);
c) легко переносить: по умолчанию, БД — это один файл (в кроссплатформенном формате);
d) тип столбца не определяет тип хранимого значения в этом поле записи, то есть в любой столбец можно занести любое значение;
e) много встроенных функций (которые можно использовать в SQL): www.sqlite.org/lang_corefunc.html;

Не понял — что там с типом? Зачем нужен тип столбца тогда вообще?

Тип столбца определяет как сравнивать значения (нужно же их привести к единому типу при сравнении, скажем, внутри индекса).
Но не обязывает заносить значения именно такого типа в столбец. Нечто вроде weak typing.

Допустим, мы объявили столбец как «A INTEGER».
SQlite позволяет занести в этот столбец значения любого типа (999, «abc», «123», 678.525).
Если вставляемое значение — не целое, то SQlite пытается привести его к целому.
Т.е. строка «123» превратится в целое 123, а остальные значения запишутся «как есть».

Так можно вообще не задавать тип столбца?

Очень часто так и делается: CREATE TABLE foo (a,b,c,d).

А как с архитектурой? Сервера-то нету?

Сервера нету, само приложение является сервером. Доступ к БД происходит через «подключения» к БД (нечто вроде хэндла файла ОС), которые мы открываем через вызов соот-й функции DLL. При открытии указывается имя файла БД. Если такого нету — он автоматически создается.
Допустимо открывать множество подключений к одной и тоже БД (через имя файла) в одном или разных приложениях.
Система использует механизмы блокировки доступа к файлу на уровне ОС, чтобы это все работало
(эти механизмы обычно плохо работают на сетевых дисках, так что не рекомендуется использовать SQlite с файлом на сети).
Изначально SQlite работал по принципу «многие читают — один пишет».
То есть только одно соединение пишет в БД в данный момент времени. Если другие соединения попробуют тоже записать, то словят ошибку SQLITE_BUSY.
Можно, однако, ввести таймаут операций. Тогда подключение, столкнувшись с занятостью БД, будет ждать N секунду прежде, чем отвалиться с ошибкой SQLITE_BUSY.

И как быть?

Либо одно подключение и все запросы через него, либо исходить из возможного таймаута и предусмотреть повтор выполнения SQL.
Есть и еще одна возможность: не так давно появился новый вид лога SQlite: Write Ahead Log, WAL.
Если включить для БД именно этот режим лога, то несколько подключений смогут одновременно модифицировать БД.
Но в этом режиме БД уже занимает несколько файлов.

Ну понятно теперь почему SQLite — ужасна, ведь у нее нет ГЛОБАЛЬНОГО КЭША?

Действительно, все современные RDBMS немыслимы без глобального разделяемого кэша, который может хранить всякие ништяки вроде скомпилированных параметризованных запросов. Этим занят сервер, которого тут нет. Однако, в рамках одного приложения SQlite может разделять кэш между несколькими подключениями (читать тут: www.sqlite.org/sharedcache.html) и немного сэкономить память.

А почему все жалуются, что SQLite — тормозит?

Две причины. Первая — настройки по умолчанию. Они работают на надежность, а не на производительность.
Вторая — непонимание механизма фиксации транзакций. По умолчанию после любой команды SQlite будет фиксировать транзакцию (то есть ожидать пока БД окажется в целостном состоянии для отключения питания). В зависимости от режима паранойи SQLite потратит на это от 50 до 300 мс (ожидая окончания записи данных на диск).

Что делать-то? Мне нужно вставить 100 тыс записей и быстро!

Удалить индексы, включить режим синхронизации OFF (или NORMAL), вставлять порциями по N тысяч (N — подобрать, для начала взять 5000). Перед вставкой порции сделать BEGIN TRANSACTION, после — COMMIT.

А вот я нашел ошибку! Как рапортовать?

Дело в том, что популярность SQLite страшна — она везде. Это не шутка.
И разработчики столкнулись с валом сообщений об ошибках, которые либо были вызваны непониманием, либо являлись скрытым feature request. Они, фактически, закрыли прямой прием репортов с ошибками.
Так что следует подписаться на список рассылки и описать там проблему и надеятся на лучшее.

Лично у меня возникла ситуация, которую я трактовал как дефект SQLIte. Я описал это в рассылке. В следующей версии поведение SQLite было исправлено.

Удобная утилита, чтобы поиграться с SQLite.

Источник

Руководство по SQLite: настраиваем и учимся работать

Давно хотели познакомиться с SQLite? Мы сделали руководство по настройке и работе с инструментом, на основе статьи топового программиста.

SQLite — это автономная база данных без сервера SQL. Ричард Хипп, создатель SQLite, впервые выпустил программное обеспечение 17 августа 2000 года. С тех пор оно стало вторым по популярности ПО в мире. Его используют даже в таких важных системах, как Airbus A350. Кстати, программа вместе со всеми библиотеками весит всего несколько мегабайт.

Установка SQLite 3 клиента

Для запуска SQLite 3, в командной строке нужно прописать следующее:

Настройка клиента

Вы можете изменить заданные по умолчанию настройки CLI SQLite 3, отредактировав файлы

/.sqliterc в директории. Это удобно для сохранения настроек, которые вы часто используете (рецептов). Вот пример:

Импорт CSV файлов

Если таблицы назначения еще не существует, первая строка CSV-файлов будет использоваться для именования каждого из столбцов. Если таблица существует, то все строки данных будут добавлены в существующую таблицу.

В качестве примера я собрал несколько аэропортов Уэльса в CSV-файл с разными кодировками.

Я запустил в клиенте SQLite 3 новую базу данных под названием airport.db. Этого файла базы данных еще не существовало, поэтому SQLite 3 автоматически создал его для меня.

Я переключил клиент в режим CSV, установил запятую разделителем, а затем импортировал файл airport.csv.

Теперь появляется возможность запустить команду schema в таблице новых аэропортов, видим два столбца с названиями на японском языке и ещё два — с использованием ASCII-символов.

Без проблем можно давать команды, смешивая кодировки.

Кроме того, можно сбросить базу данных на SQL с помощью лишь одной команды.

Создание базы данных в памяти

Локальность данных может быть значительно улучшена за счет хранения базы данных SQLite 3 в памяти, а не на диске. Ниже приведен пример, где я вычисляю 10 значений Фибоначчи и сохраняю их в базе данных SQLite 3, находящейся в памяти, с использованием Python 3.

Пользовательские функции

Вы можете создавать пользовательские функции в Python, которые будут выполняться с использованием данных, находящихся внутри БД SQLite 3. Ниже приведена небольшая база данных SQLite 3:

Затем я создал функцию на Python, которая извлекает имя хоста из URL-адреса и выполняет действия, ориентируясь на таблицу.

Вот что выводится при вызове функции fetchall:

Работа с несколькими базами данных

Клиент SQLite 3 способен работать с несколькими базами данных за один сеанс. Ниже я запустил клиент и подключил две базы данных.

В качестве префикса я использую имена таблиц в моих запросах с именем, которое я назначил базе данных.

Визуализация с помощью Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks — популярная программа для визуализации данных. Ниже можно посмотреть процесс настройки и несколько примеров визуализаций.
Для начала я установил ряд системных зависимостей.

Я обновил менеджер пакетов «pip» Python до версии 9.0.1 в этой виртуальной среде.

Затем я установил несколько популярных Python-библиотек.

Jupyter Notebooks откроет рабочую папку на Linux-машине через HTTP, поэтому мне нужно создать отдельную рабочую папку.

Затем я включил расширение gmaps и разрешил Jupyter использовать виджеты.

После этого я запустил сервер Notebook. Вы увидите URL-адрес, содержащий параметр токена. Чтобы запустить Notebook (не ПК, конечно же), откройте ссылку в веб-браузере.

Перед открытием URL-адреса я создал базу данных SQLite 3 из CSV-файла. Здесь содержится около миллиона случайных записей о поездках на такси. Чтобы экспортировать эти записи из Hive, я сделал следующее:

В моём блоге есть краткие инструкции по импорту набора данных в Hive. Если использовать инструкции не на ОС Raspbian, а на других, то имена пакетов, например, для JDK, вероятно, будут отличаться.

Вот первые три строки этого CSV-файла. Обратите внимание: первая строка содержит имена столбцов.

Я распаковал GZIP-файл, запустил SQLite 3, добавил trip.db в качестве параметра.

Затем переключился в режим CSV, убедился в том, что разделителем является запятая, и что импортирует CSV-файл в таблицу маршрутов.

Настроили, что дальше?

С импортированными данными я открыл Notebook URL-адрес и создал Python 3 Notebook в интерфейсе Jupyter’а. Теперь необходимо вставить следующее в первую ячейку, одновременно зажать shift и кнопку выполнения.

Код выше будет импортировать Pandas, библиотеку Python для SQLite 3, Holoviews — библиотеку обработки данных, библиотеку визуализации, а затем инициализировать расширение Bokeh для Holoviews. Наконец, будет установлено соединение с базой данных SQLite 3 с информацией о поездках на такси.

В следующем примере я привел код, который создаст heatmap для разбивки поездок по дням и часам.

Ниже приводится линейная диаграмма, показывающая количество поездок такси.

Чтобы построилась гистограмма, сравнивающая данные по разным цветам автомобилей, необходимо ввести информацию в новую ячейку.

Ниже приводится круговая диаграмма, показывающая зависимость поездок от времени суток.

Чтобы создать диаграмму матрицы рассеивания, выполните действия как в коде ниже. Заметьте, что это может занять несколько минут. Сначала будет показан массив данных, а потом и сам график.

Я натолкнулся на два способа отображения географических точек на картах. Первый — с Matplotlib и Basemap, которые будут работать в автономном режиме, без необходимости использовать API-ключи. Ниже будут указаны точки сбора для маршрутов такси в наборе данных.

Да, это выглядит несколько примитивно.

Следующий код построит heatmap поверх Google Maps виджета. Недостатком является то, что вам нужно будет создать связанный с Google API-ключ и подключаться к Интернету, когда вы его используете.

Другая проблема заключается в том, что если географические данные о широте/долготе недействительны, вы получите сообщение об ошибке, а не просто пропустите их. Зачастую набор данных находится в неидеальном состоянии, а потому, возможно, придется потратить некоторое время на фильтрацию неверных значений.

Дампинг Pandas DataFrames для SQLite

Pandas DataFrames отлично подходят для создания производных наборов данных с минимальным количеством кода. Кроме того, сброс Pandas DataFrames обратно в SQLite 3 очень прост. В этом примере я заполнил DataFrame некоторыми CSV-данными, создал новую базу данных SQLite 3 и выгрузил DataFrame в этот файл.

Вывод

SQLite 3 — не игрушка, а мощное SQL-расширение. Поскольку скорость хранения и производительность одного ядра в процессорах увеличивают объем данных, SQLite 3 продолжает развиваться.

Я определенно считаю SQLite 3 одной из наиболее удобных баз данных, и я решаю значительное количество задач с его помощью.

Возможно вас заинтересует следующая статья

Источник

Руководство по SQLite: настраиваем и учимся работать

SQLite — это автономная база данных без сервера SQL. Ричард Хипп, создатель SQLite, впервые выпустил программное обеспечение 17 августа 2000 года. С тех пор оно стало вторым по популярности ПО в мире. Его используют даже в таких важных системах, как Airbus A350. Кстати, программа вместе со всеми библиотеками весит всего несколько мегабайт.

Установка SQLite 3 клиента

Для запуска SQLite 3, в командной строке нужно прописать следующее:

Настройка клиента

Вы можете изменить заданные по умолчанию настройки CLI SQLite 3, отредактировав файлы

/.sqliterc в директории. Это удобно для сохранения настроек, которые вы часто используете (рецептов). Вот пример:

Импорт CSV файлов

Если таблицы назначения еще не существует, первая строка CSV-файлов будет использоваться для именования каждого из столбцов. Если таблица существует, то все строки данных будут добавлены в существующую таблицу.

В качестве примера я собрал несколько аэропортов Уэльса в CSV-файл с разными кодировками.

Я запустил в клиенте SQLite 3 новую базу данных под названием airport.db. Этого файла базы данных еще не существовало, поэтому SQLite 3 автоматически создал его для меня.

Я переключил клиент в режим CSV, установил запятую разделителем, а затем импортировал файл airport.csv.

Теперь появляется возможность запустить команду schema в таблице новых аэропортов, видим два столбца с названиями на японском языке и ещё два — с использованием ASCII-символов.

Без проблем можно давать команды, смешивая кодировки.

Кроме того, можно сбросить базу данных на SQL с помощью лишь одной команды.

Создание базы данных в памяти

Локальность данных может быть значительно улучшена за счет хранения базы данных SQLite 3 в памяти, а не на диске. Ниже приведен пример, где я вычисляю 10 значений Фибоначчи и сохраняю их в базе данных SQLite 3, находящейся в памяти, с использованием Python 3.

Источник

Учебник по SQLite

Вступление

дизайн

история

Характеристики

Где SQLite работает хорошо

Языки программирования

SQLite имеет привязки для большого количества языков программирования, вот список:

Фреймворки веб-приложений

Кто использует SQLite

Ограничения в SQLite

Инструменты, связанные с SQLite

Функции SQL, не реализованные в SQLite

Учебник по SQLite3 от w3resource

Перед началом этого урока вы должны иметь некоторые знания о SQL, например, как данные хранятся в таблице, как обновляются, как удаляются, как ищутся и т. Д.

Цели обучения:

Упражнения по SQLite, практика, решение: отсюда вы можете попрактиковаться в сотнях упражнений по SQLite, которые помогут вам улучшить свои навыки работы с SQLite.

Источник