Sqlite

原文链接：http://tecdat.cn/?p=3230作为第一步，从一个不蕴含协变量的空模型开始 （ 点击文末“浏览原文”获取残缺代码数据 ）。 每所学校的截距， 0J，而后设置为均匀， 00，和随机误差ü 0J。 将（2）代入（1）产生 要在SPSS中进行估算，请转至剖析→混合模型→线性... 相干视频 ** 拓端 ，赞13 呈现“ 指定主题”和“反复”菜单。在此示例中，分组变量是id，因而应将其放在“ 主题”框中。 在重复框放弃为空。它仅在剖析人员想要为反复测量指定协方差模式时应用 。单击持续。 弹出一个新菜单，用于指定模型中的变量。空模型没有自变量，因而将因变量mathach放在适当的框中。 空模型中的截距被视为随机变动。这不是默认设置，因而单击“ 随机”以获取以下菜单： 查看“ 蕴含截距”选项。另外，将id变量带到组合框中。的协方差类型无关时，只有一个随机效应，在这种状况下，随机截距。单击持续。 接下来，单击Statistics以抉择其余菜单以抉择在输入中报告哪些后果。 抉择参数估计值报告固定效应的估计值。单击持续，而后单击确定。局部后果如下： 这些后果对应于R＆B中的表4.2。 下一步是预计一种平均数- 后果模型。 平均数之后果变项的回归模型在预计空模型之后，R＆B开发了一种“平均数后果变项的回归”模型，其中将学校级变量meanses增加到截距模型中。该变量反映了每所学校的学生SES平均水平。方程式（1）： 截距能够模仿成一个大均匀 00，再加上均匀得分SES的效应 01，加上随机误差ü 0J。 将（4）代入（1）失去 要在SPSS预计这个，再去剖析→混合模型→直线...。再次出现“ 指定主题”和“反复菜单 ”。将id放在“ 主题”框中，并将“ 反复”框保留为空。 单击持续。在下一个菜单中，指定依赖变量和独立变量。因变量将是mathach，单个协变量将是均值。 该meanses变量输出作为固定效应，所以点击固定按钮拉起固定效应菜单。将meanses变量带入Model框并确保选中Include Intercept。 单击持续。接下来，单击“ 随机”以关上“ 随机效应”菜单。选中“ 包含截距”以将截距指定为随机，并将分组变量id放在“ 组合”框中。它仅被视为固定效应。该协方差类型又是无关紧要，因为只有一个随机效应，随机截距。 最初，单击Statistics以抉择在输入中报告的内容。选中参数估计值旁边的复选框。 单击持续，而后单击确定。输入的一部分如下： 这与R＆B中的表4.3绝对应。 下一步是预计随机系数模型。 随机系数模型接下来，R＆B提供了一个模型，其中包含学生级别的SES而不是均匀SES，并且他们将学生SES的斜率视为随机的。一个简单因素是R＆B以小组均匀为核心的学生SES后出现后果。群体均匀核心意味着从每个学生的集体SES中减去每个学生的学校的均匀SES。可怜的是，meanses变量编码为-1,0,1，因而只是每个学校平均值的粗略指标。为了更好地预计学校平均值，能够利用SPSS 中的Aggregate命令。 分组核心变量的第一步是找到每个群集的平均值。转到数据→聚合 呈现“ 聚合数据”菜单。示意每个组的变量称为“中断”变量; 将id放入Break Variable（s）框中。指标是从每所学校取得学生的均匀SES分数，因而将ses变量带到“ 变量摘要”框中。默认状况下，SPSS假设用户有趣味获取每个组的均值，因而无需更改性能。最初，确保选中“ 将聚合变量增加到流动数据集”单选按钮。 当初，数据中增加了一个新变量ses_mean（不要与三分法混同）。要实现组均匀居中，请从每个ses变量中减去ses_mean。转到变换→计算变量。 在呈现的菜单中，创立一个名为grp_ses的指标变量，该变量等于ses减去ses_mean。 单击确定。当初能够应用以组为核心的SES变量。 1级方程式如下： ...

前言原因好奇的我想查看服务器上宝塔面板的SQLite数据库久别一月，特来水文。起因是我看到服务器上搭建的宝塔面板，好奇其中应用的SQLite数据库，想用navicat近程连贯看一下，奈何不会玩，特来写一篇文章解析一下，如何通过Navicat Premium工具下ntunnel_sqlite.php工具配合HTTP通道近程连贯SQLite数据库 次要指标实现2大重点ntunnel_sqlite.php应用办法HTTP通道连贯近程服务器的SQLite 猜你想问如何与狗哥分割进行探讨关注公众号【JavaDog程序狗】公众号回复【入群】或者【退出】，便可成为【程序员学习交换摸鱼群】的一员，问题轻易问，牛逼轻易吹。 此群劣势： 技术交换随时沟通任何私活资源收费分享实时科技动态领先通晓CSDN资源收费下载自己所有源码均群内开源，可收费应用 2.踩踩狗哥博客javadog.net 大家能够在外面留言，随便施展，有问必答 猜你喜爱文章举荐【我的项目实战】SpringBoot+uniapp+uview2打造H5+小程序+APP入门学习的聊天小我的项目【我的项目实战】SpringBoot+uniapp+uview2打造一个企业黑红名单吐槽小程序【模块分层】还不会SpringBoot我的项目模块分层？来这手把手教你！【ChatGPT】手摸手，带你玩转ChatGPT【ChatGPT】SpringBoot+uniapp+uview2对接OpenAI，带你开发玩转ChatGPT 注释三个问题1. 什么是SQLite？SQLite是一个过程内的库，实现了自力更生的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。 就像其余数据库，SQLite 引擎不是一个独立的过程，能够按应用程序需要进行动态或动静连贯，SQLite 间接拜访其存储文件。 2. 为何不能间接应用Navicat连贯？SQLite数据库端口没凋谢外网拜访的时候，Navicat在外网无法访问数据库 3. 什么是HTTP通道近程连贯？通过在服务器上运行PHP服务，配合官网的ntunnel_sqlite.php脚本进行连贯数据库 开始1.找到本机(本电脑) 上的ntunnel_sqlite.php找到navicat装置目录下ntunnel_sqlite.php 2. 将ntunnel_sqlite.php文件搁置到Linux服务器Tips:要搁置到外网能够拜访的地位 3. 验证http服务外网拜访ntunnel_sqlite.php文件 4. 验证连贯sqlite在Database File框中输出sqlite.db文件的门路，留神是绝对于ntunnel_sqlite.php文件所在位置的门路，点击Test Connection测试。本狗以宝塔面板中的default.db作为测试db，门路为ntunnel_sqlite.php同文件夹，显示Connection Success!即为胜利 5. 应用navicat进行HTTP通道连贯新建sqlite连贯抉择应用HTTP通道，通道地址写入方才上方测试的外网地址 惯例选项中，数据库文件写入方才测试的相对路径default.db 点击测试，验证是否胜利 点击确定，生成连贯 连贯胜利 总结本文通过介绍navicat配合HTTP通道，并实操近程连贯SQLite数据库。此文比拟水，只是记录一个不罕用的数据库的连贯步骤，特此记录。

概论sqlite 底层的存储基于 B-tree，B-Tree 对底层存储的根本读写单位是页面，而每个页面都由全局惟一的页面编号与之对应，一般来说页面编号从 1 开始递增。类 B-Tree 的存储引擎批改数据的流程如下图所示： 从上图中，须要辨别 B-Tree 类的存储引擎几个外围的模块： B-Tree 算法模块：从页面管理器中读取页面到内存，进行逻辑的批改，批改结束之后标记该页面为脏页面，这样页面管理器就晓得哪些页面被批改，后续须要进行落盘。页面管理器：负责向 B-Tree 算法模块提供依据页面编号读、写页面的接口。数据库文件：这其实不是一个模块，泛指在磁盘上的数据库相干文件，任何的批改最终都要落到数据库文件。在 sqlite 中，数据库文件是繁多文件，在其余存储引擎里可能是一组相干的文件。最上层的 B-Tree 算法模块，在进行写事务的时候，是首先向页面管理器发动读页面到内存中的申请，留神到 B-Tree 模块并不会间接跟数据库文件打交道，而是通过页面管理器模块（上面会开展说），批改了页面之后标记为“脏页面”，页面管理器最终负责将脏页面落盘到数据库文件中。 当初来谈谈“页面管理器”模块的具体工作，也有的实现称为“缓存管理器（buffer manager）”。这个模块负责：在内存中治理页面 在内存中治理页面。这波及到两局部内容： 如果页面以后不在内存中，须要依据页面编号到磁盘上加载页面。页面也并不是每一次读写时都要到磁盘上加载，有些时候页面曾经在缓存中存在了，这种状况下不须要到磁盘上加载页面数据。于是，“页面管理器”模块还须要负责保护这些内存中的页面缓存，何时淘汰这些页面、淘汰哪些内存中的页面、何时真正从磁盘上加载，都是这个模块的工作。对外部而言（这里的内部更多的是 B-Tree 算法模块），其实不须要也看不到页面缓存的细节，页面管理器对外提供依据页面编号读、写页面接口即可。谬误的复原，事务的治理、比方： 一次事务要批改 N 个页面，批改到两头的时候，过程解体了，这时候重新启动时须要复原到这个事务之前的数据胜利启动，即须要提供回滚事务的性能。同样的一个事务要批改 N 个页面，在事务还未提交的时候，如果事务级别不是 read uncommitted， 那么后面的批改成果不能被其余事务可见，这也是页面管理器须要做的事件，毕竟它对外提供了读、写页面的接口，同一个页面编号的页面什么时候的内容可见都由它来决定。有了这些根底的理解，咱们来看看 sqlite 在并发读写方面的演进之路 journal最早的页面管理器实现是基于 Journa l文件的，这个文件存储页面在批改之前的内容： 能够看到的是： Journal 文件存储了一个事务所要批改的页面在批改之前的内容，这个定义有点拗口，权且称为“旧页面内容”。每次一个事务提交之后，意味着这个事务所有队页面的批改都曾经落到了数据库文件中，这时候 Journal 文件里保留的旧页内容就不再须要了，能够被删除了。因为每次事务批改都要落盘到数据库文件，这些落盘操作波及到屡次磁盘寻道，即一次事务屡次随机磁盘寻道，这样代价其实是很大的。当须要事务回滚的性能时，页面管理器就能够从 Journal 文件中读出来旧页面内容笼罩回去。尽管这个算法很简略，然而缺点也显著：它没有任何的读写并发反对。每次开始一个写事务，从开始写事务，到这个写事务提交实现的过程两头，其余的读写事务都不能开始，能够说是“一写全卡住”。WAL从下面的剖析能够看出，以 Journal 文件的机制，每次写事务： 须要把内容批改全副落盘到数据库文件才算实现。这个过程两头，不能同时存在其余并发的读、写操作。从 sqlite3.7.0 版本开始（SQLite Release 3.7.0 On 2010-07-211，sqlite 引入了更常见的 WAL 机制来解决页面的读写并发问题，WAL 的原理如下图所示： WAL 机制中，事务对页面的批改： 并没有马上落到数据库文件里，而是首先写入 WAL 文件中。这样有两个益处： WAL文件是 append-only 的文件，在文件结尾处增加新内容，对写磁盘文件这种操作而言是更快的，因为少了很多磁盘寻道的流程。有了 WAL 之后，读写并发有了一些改善：因为事务的批改并没有马上落盘到数据库文件，所以就不可见，后续如果须要回滚事务的批改也更容易：不要这个事务批改的那局部 WAL 内容即可。因为批改有时候还未落盘，须要保护一个 wal 中页面的索引，用于依据页面编号定位到 WAL 中的页面。因为 wal 索引能够管制哪些 wal 文件内容“可见”，于是就能管制未提交的事务批改对读操作并不可见了。WAL 文件不能始终增长上来，须要定期把 WAL 文件中曾经提交的事务批改内容落盘到数据库文件，这个流程被称为“checkpoint”。在“checkpoint”之后，wal 索引就能够批改了。尽管 checkpoint 过程将 WAL 文件中的内容落盘到数据库文件，依然是针对数据库文件的随机写流程，有很多磁盘寻道操作，然而因为一次 checkpoint 累计了屡次写事务一次性落盘，代价小了一些。尽管同一时间依然只能有一个写事务在进行，然而读事务同时存在多个。其外围起因是因为批改并没有马上间接落盘到数据库文件中，这样批改的可见性就能够由 wal 索引来管制，即：写事务只管写，读事务只管读，只有管制这些写事务的批改不在 wal 索引中可见即可。WAL 尽管反对“一写多读”，而不是 Journal 文件那样的“一写全卡住”，然而还有一个问题没有解决：在做 checkpoint 操作的时候，连写事务也不能进行了。 ...

搭建盘口如何应用飞鸟 SQLite 生成平台零碎文档和软件配置开发？思否用户TG电报duotebb版权，转载请注明出处。为什么要应用 SQLite 来保护文档？或者用它来管理软件配置文件？ 在本文中，我将解释益处并演示如何应用 SQLite 生成文档。 我为一个大型衰弱我的项目保护了几份文件。依据文档的指标受众，文档以不同的形式显示雷同的数据。 第一个是公布规范列表，第二个是基于角色的访问控制矩阵。数据集随着我的项目对新用例的响应而增长和演变。领有从数据生成文档的自动化流程至关重要。 我没有尝试别离保护这两个文档并可能使它们不同步，而是决定应用 SQLite 来保留数据的地方正本并应用 SQL（结构化查询语言）查问来生成所需的文档格局代码。 SQLite 应用单个终端命令来拜访其所有性能。这个命令sqlite3能够轻松编写文档创立过程中的步骤脚本。将 SQLite 命令链接在一起的能力使该过程灵便且可反复。此外，这些命令的输入能够通过管道传输到内部文件中。大多数文档构建过程能够包含这些内部文件，以确保在文档中出现最新数据。 利用 SQL 语法的弱小性能，您还能够控制数据的程序以及跨多个页面的大型后果的拆分。 此外，因为整个过程是脚本化的，在我的例子中应用make，能够应用源代码管制来治理生成文档的命令。应用源代码版本零碎，如 Git GNU Make，能够让您跟踪对文档数据所做的更改历史记录。 文件类型我保护的数据集是区域衰弱信息替换中应用的医疗文档类型列表。数据集蕴含三个字段：文档名称、临床代码和模式。我将列表保留在一个简略的逗号分隔 (CSV) 数据文件中，例如：Discharge Letter,823701000000103,SNOMED-CTDrug/substance use,1064501000000103,SNOMED-CTEnd of Life Care Document,861411000000103,SNOMED-CT将数据导入 SQLiteCSV 文件是我的主数据源。如果我须要更改条目，我会在 CSV 文件中进行更改，而后重新处理数据。如果我向衰弱替换增加新的文档类型，我会将条目增加到 CSV 文件中，而后运行make load将数据加载到 SQLite 中以进行进一步解决。 我应用GNU Make来运行我须要的命令。没有必要应用make。如果您更相熟应用 bash 脚本或 Windows 批处理文件，请应用它们。对我来说，make 零碎是将一组命令组合在一起的简略办法。 make 零碎在您的我的项目文件夹中读取一个 makefile。makefile 蕴含要依照您要运行的程序运行的命令。makefile 能够有多个指标；由一个关键字后跟一个冒号字符示意。当您运行后跟指标名称的 make 命令时，只会执行该局部中的命令。 我在我的makefile中应用了两个指标，使我能够轻松加载数据并生成文档文档。上面的代码显示了我用来将 CSV 文件导入数据库表的 SQLite 命令。load: sqlite3 -cmd ".read create_tables.sql" -cmd ".mode csv" -cmd ".import document_types.csv document_types" document_types.db < count.sqlsqlite3命令行实用程序的-cmd参数容许您指定须要执行的命令。咱们须要应用多个-cmd序列来顺次执行咱们须要的命令。在下面的示例中，咱们首先读取并运行create_tables.sql文件中的 SQL 语句，该文件会删除并从新创立数据库文件document_types.db中的文档类型表。 ...

COMP3311 21T1 - Assignment 2SQL, Python, SQLiteDatabase SystemsLast updated: Monday 29th Mar 05:47pm (most recent updates are in [..])Due : Friday 16th April 17:00AimsThis assignment aims to give you practice inuse of SQL in SQLite (i.e., sqlite3)writing scripts in Python that interact with a databasepopulating a RDBMS with a larger dataset, and analysing the data; making test data for testing database applications;Your task is to complete the functionality of some command-line tools via a combination of database code and Python code.SummarySubmission: Login to Course Web Site > Assignments > Assignment 2 > Assignment 2 Specification > Make Submission > upload required files > [Submit]Required Files (total 3 files): msearch, toprank, shortestYou may also submit the assignment via the give command from CSE machines: give cs3311 a2 msearch toprank shortestDeadline: Friday 16 April 2021 @ 17:00Late Penalty: Late submissions will have marks deducted from the maximum achievable mark at the rate of 2% of the total mark per hour that they are late (i.e.,48% per day).This assignment contributes 20 marks toward your total mark for this course.Downloads: a2.tgz, a2.zipNote that a2.tgz and a2.zip contain the same material.Each archive contains the IMDB database dump a2.db, plus a sample Python code file called sample.What To Do Now:read this specification carefully and completelylogin to a CSE linux machinecreate a directory for this assignmentunpack the supplied zip file into this directoryget familiar with the schema and data by exploring and querying the provided database using the command: sqlite3 a2.dbfamiliarise (read the code) yourself with the provided sample Python code file called sampletry out the sample code by running: ./sample YEAR where YEAR is a number representing a year, e.g., 1989 make sure sample is executable (by chmod u+x sample) and run itcomplete the assignment tasks using sample as a reference templatesubmit all these files (the 'Required Files') via WebCMS3 or give as described aboveDetails of the above steps are further elaborated below. You can edit and run the Python files on any CSE machines.IntroductionA successful movie (including TV show) not only entertains audience, but also enables film companies to gain tremendous profit. A lot of factors (such as gooddirectors, experienced actors, etc) are important for creating good movies. Nevertheless, famous directors and actors usually bring an attractive box-office income,but they do not necessarily guarantee a highly rated imdb score. This assignment is based on an IMDB dataset to build several small Python commands to showinteresting results.The dataset itself contains around 5000 movies, spanning across 100 years in 66 countries. There are more than 2000 movie directors, and thousands ofactors/actresses. It also contains the IMDB rating score, numbers of votes and various facebook likes. To give you a feel for the kind of data that you are dealing with,a (unordered) glimpse of the dataset is included below:cs3311@wagner:~/sqlite/a2$ sqlite3 a2.dbSQLite version 3.27.2 2019-02-25 16:06:06Enter ".help" for usage hints.sqlite>sqlite> select * from movie limit 10;1|Avatar|2009|PG-13|178|English|USA|760505847|237000000|7352|Pirates of the Caribbean: At World's End|2007|PG-13|169|English|USA|309404152|300000000|5553|Spectre|2015|PG-13|148|English|UK|200074175|245000000|17764|The Dark Knight Rises|2012|PG-13|164|English|USA|448130642|250000000|10786|John Carter|2012|PG-13|132|English|USA|73058679|263700000|22177|Spider-Man 3|2007|PG-13|156|English|USA|336530303|258000000|6258|Tangled|2010|PG|100|English|USA|200807262|260000000|9229|Avengers: Age of Ultron|2015|PG-13|141|English|USA|458991599|250000000|141010|Harry Potter and the Half-Blood Prince|2009|PG|153|English|UK|301956980|250000000|111711|Batman v Superman: Dawn of Justice|2016|PG-13|183|English|USA|330249062|250000000|2180sqlite>sqlite> .headers onsqlite>sqlite> select * from movie limit 10;id|title|year|content_rating|duration|lang|country|gross|budget|director_id1|Avatar|2009|PG-13|178|English|USA|760505847|237000000|7352|Pirates of the Caribbean: At World's End|2007|PG-13|169|English|USA|309404152|300000000|5553|Spectre|2015|PG-13|148|English|UK|200074175|245000000|17762021/4/9 COMP3311 21T1 - Assignment 2https://www.cse.unsw.edu.au/~... 2/74|The Dark Knight Rises|2012|PG-13|164|English|USA|448130642|250000000|10786|John Carter|2012|PG-13|132|English|USA|73058679|263700000|22177|Spider-Man 3|2007|PG-13|156|English|USA|336530303|258000000|6258|Tangled|2010|PG|100|English|USA|200807262|260000000|9229|Avengers: Age of Ultron|2015|PG-13|141|English|USA|458991599|250000000|141010|Harry Potter and the Half-Blood Prince|2009|PG|153|English|UK|301956980|250000000|111711|Batman v Superman: Dawn of Justice|2016|PG-13|183|English|USA|330249062|250000000|2180sqlite>sqlite> select * from rating limit 10;movie_id|num_critic_for_reviews|num_user_for_reviews|num_voted_users|movie_facebook_likes|cast_total_facebook_likes|imdb_1|723|3054|886204|33000|4834|7.92|302|1238|471220|0|48350|7.13|602|994|275868|85000|11700|6.84|813|2701|1144337|164000|106759|8.56|462|738|212204|24000|1873|6.67|392|1902|383056|0|46055|6.28|324|387|294810|29000|2036|7.89|635|1117|462669|118000|92000|7.510|375|973|321795|10000|58753|7.511|673|3018|371639|197000|24450|6.9sqlite>sqlite> .mode columnsqlite>sqlite> select * from director limit 10;id name facebook_likes ...

SQLite简介常见的关系型数据库有SQLite，MySQL，SQL Server等，通常学习关系型数据库时不会应用SQLite，然而SQLite 是世界上应用最宽泛的数据库引擎。SQLite 内置于所有手机和大多数计算机中，并捆绑在人们每天应用的有数其余应用程序中。SQLite 是一个由C语音开发的嵌入式库，具备小型、 疾速、 自蕴含、 高牢靠、 功能齐全等特点。 文章以3.32.2版本为例讲述SQLite的一些基本知识 SQLite常用命令和示例在命令行中应用SQLite命令，须要先执行sqlite3命令，进入SQLite提示符。 创立或关上数据库有两种办法能够创立或关上数据库，一个是在sqlite3命令前面加上数据库门路，另一个是应用点命令.open sqlite3 /.../xxx.db法通过执行这个命令进入SQLite提示符时，如果数据库文件曾经存在，则间接关上对应数据库，否则不会立刻在对应门路创立xxx.db文件。要等到执行了增加数据表，视图等数据库对象的命令之后。 示例 先执行如下命令，此时没有创立出comms_ease.db文件 sqlite3 comms_ease.db 再执行如下命令创立一张表，在当前目录呈现comms_ease.db文件 .open /.../xxx.db法应用.open是一个点命令，应用它须要先执行sqlite3命令进入SQLite提示符。.open命令的应用形式也是在命令前面追加数据库门路，不过和sqlite3 /.../xxx.db法不同的是，执行.open命令后，数据库文件会被间接创立进去，不须要再创立数据库对象。 创立表SQLite的创立语句为CREATE TABLE，残缺的创立表语句内容丰盛，除了创立一般表外，还能具备判断表是否曾经存在，创立长期表等能力。常见的创立一般表的句式为。 CREATE TABLE 表名 ( 列1名称 列类型 以空格隔开的一个或多个列束缚, 列2名称 列类型 以空格隔开的一个或多个列束缚, ...);默认状况下，一张表的最大列数为2000，每一行能存下的最大字节数为十亿，能满足绝大多数的需要，创立一般表的示例如下 CREATE TABLE table_comms_ease ( id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, value VARCHAR);例子中，创立了一个名为table_comms_ease的数据表，蕴含两列，第一列是id，类型是整形，不能为空，而且是表的主键，并能够主动生成； 第二列是value，类型为字符串 在表名曾经存在的状况下，调用CREATE TABLE 表名语句会报错，要防止，能够应用CREATE TABLE IF NOT EXISTS 表名语句。如果不存在，则创立表，如果存在，则什么都不做。示例如下 CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_comms_ease ( id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, value VARCHAR);如果心愿长期存储一些数据，而且只对以后连贯无效，能够试试长期表。长期表的创立语句为CREATE TEMP TABLE。长期表只对以后数据库连贯无效，从新建设连贯或者同时存在的其余连贯都无法访问到。示例如下 ...

本月 22 日，SQLite 3.38.0正式公布。 SQLite 是一个小型、疾速、自蕴含、高可靠性、全功能的嵌入式 SQL 数据库引擎，是世界上使用量最大的数据库引擎。 次要更新内容增加了->和->\> 运算符以便于解决 JSON。新的运算符与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容。JSON 函数当初是内置的。不再须要应用-DSQLITE\_ENABLE\_JSON1编译时选项来启用 JSON 反对。默认状况下启用 JSON。应用新的-DSQLITE\_OMIT\_JSON编译时选项禁用 JSON接口。 日期和工夫性能的加强：  增加了unixepoch() 函数。增加了auto 修饰符和julianday 修饰符。将printf() SQL 函数重命名为format()以取得更好的兼容性。保留原始printf() 名称作为别名以实现向后兼容性。 增加了sqlite3\_error\_offset() 接口，该接口有时能够帮忙将 SQL error 本地化为输出 SQL 文本中的特定字符，以便应用程序能够提供更好的谬误音讯。加强了virtual tables的接口如下：  增加了sqlite3\_vtab\_distinct() 接口。 增加了sqlite3\_vtab\_rhs_value() 接口。 增加了新的 operator 类型SQLITE\_INDEX\_CONSTRAINT_LIMIT和SQLITE\_INDEX\_CONSTRAINT_OFFSET。 增加了sqlite3\_vtab\_in()接口（及相干接口）以使虚构表可能一次解决所有 IN operator 束缚，而不是独自解决 IN operator 右侧的每个值。CLI 加强性能：  Columnar output modes失去加强，能够正确处理嵌入在文本中的制表符和换行符。向Columnar output modes增加了“--wrap N”、“--wordwrap on”和“--quote”等选项。 增加了.mode qbox别名。.import 命令主动打消列名的歧义。 应用新的sqlite3\_error\_offset()接口提供更好的谬误音讯。 Query planner 加强性能： 应用 Bloom filter 来减速大型剖析查问。 应用 balanced merge tree 来评估具备 ORDER BY 子句的 UNION 或 UNION ALL 复合 SELECT 语句。 扭转了ALTER TABLE语句，当PRAGMA writable_schema=ON时，静默疏忽sqlite_schema table中没有解析的条目。

SQLite是一个开源的关系型数据库，实现自容纳、零配置、反对事务的SQL数据库引擎。其特点是高度便携、使用方便、结构紧凑、高效、牢靠。并且SQLite是在世界上最宽泛部署的 SQL 数据库引擎。SQLite 源代码不受版权限度。 本篇文章书要是记述了SQLite的根本架构以及SQLite的几种操作形式，其中比拟重要的就是ADB Shell命令操作与SQL语句，另外在开发中还是Litepal这款开源ORM框架用的比拟多一些，应用起来的确十分不便。 <!-- more --> SQLite根本构造 接口由SQLite C API组成，程序与SQLite交互的根底就是用C语言编写的API，JDBC也只是JNI调用而已。 在编译器中，词法分析器与语法分析器把SQL翻译为语法树，Code Generator依据语法树生产SQLite的汇编代码，交给虚拟机执行。 虚拟机，与Java虚拟机执行class中的指令相似，SQLite的汇编代码由SQLite虚拟机来执行，由虚拟机负责SQL到数据存取的交互，对于虚拟机的更多内容能够查看官网《The Virtual Database Engine of SQLite》 更多对于SQLite架构的内容能够查看官网《 Architecture of SQLite 》, 外面介绍的比拟具体。 SQLite数据类型 类型类型阐明NULL这个值为空值VARCHAR(n)长度不固定且其最大长度为 n 的字串，n不能超过 4000CHAR(n)长度固定为n的字串，n不能超过 254INTEGER值被标识为整数,根据值的大小能够顺次被存储为1，2，3，4，5，6，7，8REAL所有值都是浮动的数值,被存储为8字节的IEEE浮动标记序号TEXT值为文本字符串,应用数据库编码存储(TUTF-8, UTF-16BE or UTF-16-LE)BLOB值是BLOB数据块，以输出的数据格式进行存储。如何输出就如何存储，不扭转格局DATA蕴含了 年份、月份、日期TIME蕴含了 小时、分钟、秒Android中操作SQLiteSQLite的SQL语句其实和一般SQL没什么特地的不同，Windows下可视化操作SQLite能够应用SQLite Expert Personal 4 - 这款工具，下载地址如下：http://www.sqliteexpert.com/v4/SQLiteExpertPersSetup64.exe。关上后即可通过图形化界面的形式操作SQLite，同样也能够通过SQL语句来操作： # 建表create table stu_info ( id integer primary key autoincrement, name varchar(30) not null, age integer , gender varchar(2) not null)# 插入数据insert into stu_info(name, age, gender) values ('Mike', 24, '女');insert into stu_info(name, age, gender) values ('Jone', 26, '男');insert into stu_info(name, age, gender) values ('Tom', 28, '女');# 查问数据select * from stu_info;# 删除数据delete from stu_info where id = 13;# 批改数据update stu_info set name = 'Jack' where id = 10;# 按条件查问select * from stu_info where age = 24; 当初次要还是看看在Android平台如何应用吧！SQLiteOpenHelper：Android平台里一个数据库辅助类，用于创立或关上数据库，并且对数据库的创立和版本进行治理。 ...

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号  链接： https://mp.weixin.qq.com/s/CL4MsQEsrWS8n7lhXCOQ_g 作者：Li Bingyan本文次要讲述原生SQLite数据库的一次ORM封装实际，给应用原生数据库操作的业务场景（如：自身是一个SDK）带来一些启发和参考意义，以及追随框架的实现思路对数据库操作、APT、泛型等概念更深一层的了解。 实现思路：通过动静代理获取申请接口参数进行SQL拼凑，并以接口返回值（泛型）类型的RawType和ActualType来适配调用形式和执行后果，以此将理论SQL操作封装在其外部来简化数据库操作的目标。 一、背景 毫无疑问，对于Android数据库当初曾经有很多风行好用的ORM框架了，比方：Room、GreenDao、DBFlow等都提供了简洁、易用的API，尤其是谷歌开源的Room是目前最支流的框架。 既然曾经有了这么多数据库框架了，为什么还要入手封装所谓本人的数据库框架呢？对于一般 APP 的开发的确齐全不须要，这些框架中总有一款能够齐全满足你日常需要；但如果你是一个SDK开发者，而且业务是一个比拟依赖数据库操作的场景，如果限度不能依赖第三方SDK（次要考量维护性、问题排查、稳定性、体积大小），那就不得不本人去写原生SQLite操作了，这将是一个既繁琐又容易出错的过程（数据库降级/降级/关上/敞开、多线程状况、拼凑SQL语句、ContentValues插数据、游标遍历/敞开、Entity转换等）。 为了在SDK的开发场景中防止上述繁琐且容易出错的问题，于是就有了接下来的一系列思考和革新。 二、预期目标能简化原生的增删改查简短操作，不要再去写容易出错的两头逻辑步骤主动生成数据库的建表、降级/降级逻辑易用的调用接口（反对同步/异步、线程切换）稳固牢靠，无性能问题三、计划调研察看咱们日常业务代码能够发现：一次数据库查问与一次网络申请在流程上是极为类似的，都是通过结构申请、发动申请、两头步骤、获取后果、处理结果等几个步骤。因而感觉能够将数据库操作以网络申请的形式进行形象和封装，其具体比照如下表所示： 通过上述相似性的比照并综合现有ORM框架来思考切入口，首先想到的是应用注解： 支流Room应用的是编译时注解（更有利于性能），但在具体编码实现Processor过程中发现增删改查操作的出参和入参解决有点过于繁琐（参考Room实现），不太实用于自身就是一个SDK的场景，最终pass掉了。 运行时注解解决绝对更简略一些（接口和参数较容易适配、解决流程也能够间接写咱们相熟的安卓原生代码），而且后面曾经有了赫赫有名的网络申请库Retrofit应用运行时注解实现网络申请的典型范例，因而能够依葫芦画瓢尝试实现一下数据库增删改查操作，也是本次革新最终的实现计划。 置信大部分安卓客户端开发同学都用过Retrofit（网络申请罕用库），其大略原理是：应用动静代理获取接口对应的Method对象为入口，并通过该Method对象的各种参数（注解润饰）结构出Request对象抛给okhttp做理论申请，返回值则通过Conveter和Adapter适配申请后果（bean对象）和调用形式，如：Call<List<Bean>>、Observable<List<Bean>>等。 它以这种形式将网络申请的外部细节封装起来，极大简化了网络申请过程。依据其相似性，数据库操作（增删改查）也能够应用这个机制来进一步封装。 对于数据库的建表、降级、降级等这些容易出错的步骤，最好是不要让使用者本人去手动写这部分逻辑，计划应用编译时注解来实现（Entitiy类和字段属性、版本号通过注解对应起来），在编译期间主动生成SQLiteOpenHelper的实现类。 综合以上两局部根本实现了所有痛点操作不再须要调用者去关注（只需关注传参和返回后果），于是将其独立成一个数据库模块，取名Sponsor( [spnsr] )，寓意一种散发器或调度器计划，目前已在团队外部应用。 四、Sponsor调用示例1、Entity定义：//Queryable:示意一个可查问的对象，有办法bool convert(Cursor cursor)，将cursor转换为Entitiy//Insertable:示意一个可插入的对象，有办法ContentValues convert()，将Entitiy转换为ContentValuespublic class FooEntity implements Queryable, Insertable { /** * 数据库自增id */ private int id; /** * entitiy id */ private String fooId; /** * entity内容 */ private String data; //其余属性 //getter()/setter()}2、接口定义，申明增删改查接口：/** * 插入 * @return 最初一个row Id */@Insert(tableName = FooEntity.TABLE)Call<Integer> insertEntities(List<FooEntity> entities);/** * 查问 * @return 获取的entitiy列表 */@Query("SELECT * FROM " + FooEntity.TABLE + " WHERE " + FooEntity.CREATE_TIME + " > " + Parameter1.NAME + " AND " + FooEntity.CREATE_TIME + " < " + Parameter2.NAME + " ORDER BY " + FooEntity.CREATE_TIME + " ASC LIMIT " + Parameter3.NAME)Call<List<FooEntity>> queryEntitiesByRange(@Parameter1 long start, @Parameter2 long end, @Parameter3 int limit);/** * 删除 * @return 删除记录的条数 */@Delete(tableName = FooEntity.TABLE, whereClause = FooEntity.ID + " >= " + Parameter1.NAME + " AND " + FooEntity.ID + " <= " + Parameter2.NAME)Call<Integer> deleteByIdRange(@Parameter1 int startId, @Parameter2 int endId);3、创立FooService实例：Sponsor sponsor = new Sponsor.Builder(this) .allowMainThreadQueries() //是否运行在主线程操作，默认不容许 //.addCallAdapterFactory(RxJava2CallAdapterFactory.create()) //rxjava //.addCallAdapterFactory(Java8CallAdapterFactory.create()) //java8 //.addCallAdapterFactory(LiveDataCallAdapterFactory.create()) //livedata .logger(new SponsorLogger()) //日志输入 .build();//调用create()办法创立FooService实例，实际上是返回了FooService的动静代理对象FooService mFooService = sponsor.create(FooService.class);4、插入Entitiy数据：//结构Entity列表List<FooEntity> entities = new ArrayList<>();//add entities//同步形式//rowId为最终的自增id（同原生insert操作返回值）//final int rowId = mFooService.insertEntities(entities).execute();//异步形式mFooService.insertEntities(entities).enqueue(new Callback<Integer>() { @Override public void onResponse(Call<Integer> call, Integer rowId) { //success } @Override public void onFailure(Call<Integer> call, Throwable t) { //failed }});5、查问参数指定数据库记录，并转换为Entitiy对象列表：List<FooEntity> entities;//entities为查问后果汇合entities = mFooService.queryEntitiesByRange(1, 200, 100).execute();6、删除参数指定数据库记录，返回总共删除的记录条数：//cout为删除的条数int count = mFooService.deleteByIdRange(0, 100).execute();注： ...