Sqlite — синтаксис

SQLite Maestro

Сайт производителя: http://www.sqlmaestro.com

Цена: от 79$ есть Trial-версия на 30 дней.

Вообще линейка продуктов от SQL Maestro насчитывает огромное количество продуктов для администрирования самых разнообразных баз данных, в том числе и SQLite. Первое впечатление от программы – добротно сделанная игрушка для созерцания её со стороны. Да SQLite Maestro имеет всю ту функциональность, что мне была необходима, удобное дерево объектов баз данных, возможность достаточно быстро создавать различные объекты БД и т.д., но после достаточно лёгкого в использовании SQLite Administrator вид многоуровневых замороченных меню с кучей различных опций, которые по-большому счёту-то в принципе не нужны, как-то становится жутковато работать с этой программой. По этой причине и была выставлена 1 за удобство. Цена тоже не особо порадовала – 79$. По мне так лучше бы упростили интерфейс и снизили ценник хотя б до 50$ тогда можно было бы и подумать о покупке.

Основные запросы SQLite

Запросы в SQLite очень похожи на те, которые вы используете в других базах данных, таких как MySQL или Postgres. Мы просто используем обычный синтаксис SQL для выполнения запросов, после чего объект cursor выполняет SQL. Вот несколько примеров:

Python

import sqlite3

conn = sqlite3.connect(«mydatabase.db»)
#conn.row_factory = sqlite3.Row
cursor = conn.cursor()

sql = «SELECT * FROM albums WHERE artist=?»
cursor.execute(sql, )
print(cursor.fetchall()) # or use fetchone()

print(«Here’s a listing of all the records in the table:»)
for row in cursor.execute(«SELECT rowid, * FROM albums ORDER BY artist»):
print(row)

print(«Results from a LIKE query:»)
sql = «SELECT * FROM albums WHERE title LIKE ‘The%'»
cursor.execute(sql)

print(cursor.fetchall())

Первый запрос, который мы выполнили, называется SELECT *, что означает, что мы хотим выбрать все записи, подходящие под переданное имя исполнителя, в нашем случае это “Red”. Далее мы выполняем SQL и используем функцию fetchall() для получения результатов. Вы также можете использовать функцию fetchone() для получения первого результата

Обратите внимание на то, что здесь есть прокомментированный раздел, связанный с таинственным row_factory. Если вы не прокомментируете эту строку, результат вернется, так как объекты Row, подобны словарям Python и дают вам доступ к полям строк точь в точь, как и словарь

В любом случае, вы не можете выполнить назначение пункта, используя объект Row. Второй запрос очень похож на первый, но возвращает каждую запись в базе данных и упорядочивает результаты по имени артиста в порядке возрастания. Это также показывает, как мы можем зациклить результаты выдачи. Последний запрос показывает, как команда LIKE используется при поиске частичных фраз. В нашем случае, мы искали по всей таблице заголовки, которые начинаются с артикля The. Знак процента (%) является подстановочным оператором.

14.2. SQLite Archive Extract Command

Extract files from the archive (either to the current working directory or
to the directory specified by a —directory option). If there are no arguments
following the options all files are extracted from the archive. Or, if there
are arguments, they are the names of files to extract from the archive. Any
specified directories are extracted recursively. It is an error if any
specified files are not part of the archive.

-- Extract all files from the archive in the current "main" db to the
-- current working directory. List files as they are extracted. 
.ar --extract --verbose

-- Extract file "file1" from archive "ar.db" to directory "dir1".
.ar fCx ar.db dir1 file1

Схема базы данных

Прежде чем мы начнем выполнять запросы, нам нужно сначала создать схему на основе того, как будут храниться записи. Это таблица базы данных, которая представляет собой структуру со строками и столбцами.

Строки соответствуют фактическим значениям данных, а столбцы соответствуют именам их атрибутов.

Создадим простую схему для хранения изображений. Мы определим любое изображение имеющее имя, размер и дату создания изображения. Фактические данные будут где-то в памяти. Схема только определяет, как организованы данные.

Поскольку мы собираемся определить таблицу таким образом, схема таблицы будет выглядеть, как показано на рисунке ниже.

Мы можем выполнять запросы с помощью курсора, передав , используя запрос SQL.

Напишем SQL-запрос для создания этой схемы.

CREATE TABLE images(
    name text primary key,
    size text,
    date date
);

Мы можем передать этот запрос в виде строки, но если вы хотите выполнять более длинные запросы, проще просто создать файл а затем вместо этого читать его, используя .

Итак, давайте поместим наш запрос в файл с именем и прочитаем из него.

import sqlite3
import os

def check_db(filename):
    return os.path.exists(filename)

db_file = 'database.db'
schema_file = 'schema.sql'

if check_db(db_file):
    print('Database already exists. Exiting...')
    exit(0)

with open(schema_file, 'r') as rf:
    # Read the schema from the file
    schema = rf.read()

with sqlite3.connect(db_file) as conn:
    print('Created the connection!')
    # Execute the SQL query to create the table
    conn.executescript(schema)
    print('Created the Table! Now inserting')
    conn.executescript("""
                       insert into images (name, size, date)
                       values
                       ('sample.png', 100, '2019-10-10'),
                       ('ask_python.png', 450, '2019-05-02'),
                       ('class_room.jpeg', 1200, '2018-04-07');
                       """)
    print('Inserted values into the table!')
print('Closed the connection!')

Выход

Created the connection!
Created the Table! Now inserting
Inserted values into the table!
Closed the connection!

14.4. SQLite Archive Insert And Update Commands

The —update and —insert commands work like —create command, except that
they do not delete the current archive before commencing. New versions of
files silently replace existing files with the same names, but otherwise
the initial contents of the archive (if any) remain intact.

For the —insert command, all files listed are inserted into the archive.
For the —update command, files are only inserted if they do not previously
exist in the archive, or if their «mtime» or «mode» is different from what
is currently in the archive.

Compatibility node: Prior to SQLite version 3.28.0 (2019-04-16) only
the —update option was supported but that option worked like —insert in that
it always reinserted every file regardless of whether or not it had changed.

1.0. Классы хранения и типы данных

Каждое значение, хранящееся в базе данных SQLite (или обрабатываемое движком), имеет один из следующих классов хранения:

• NULL. Пустое значение в таблице базы.
• INTEGER. Целочисленное значение, хранящееся в 1, 2, 3, 4, 6 или 8 байтах, в зависимости от величины самого значения.
• REAL. Числовое значение с плавающей точкой. Хранится в формате 8-байтного числа IEEE с плавающей точкой.
• TEXT. Значение строки текста. Хранится с использованием кодировки базы данных (UTF-8, UTF-16BE или UTF-16LE).
• BLOB. Значение бинарных данных, хранящихся точно в том же виде, в каком были введены.

Отметим, что класс хранения — более широкое понятие, чем тип данных. К примеру, класс хранения INTEGER включает 6 различных типов целочисленных данных различной длины. На диске это записывается по-разному. Но как только целочисленные значения считываются с диска и поступают для обработки в оперативную память, они преобразуются в наиболее общий тип данных (8-байтное целое число). Следовательно, хранение по системе класса данных в практическом плане неотличимо от хранения по типу данных, и они могут быть взаимозаменяемыми.

Любой столбец базы данных SQLite версии 3, за исключением столбцов , может быть использован для хранения значений любого класса.

Все значения в инструкциях SQL, являются ли они литералами или параметрами, встроенными в строку SQL-запроса в случае прекомпилируемых инструкций SQL, имеют неявный класс хранения. В условиях, описанных ниже, движок базы данных может конвертировать значения между числовыми классами хранения (INTEGER и REAL) и TEXT во время выполнения запроса.

1.1. Логические типы данных

SQLite не имеет отдельного логического класса хранения. Вместо этого, логические значения хранятся как целые числа 0 (false) и 1 (true).

1.2 Типы данных даты и времени

SQLite не имеют классов, предназначенных для хранения дат и/или времени. Вместо этого, встроенные функции даты и времени в SQLite способны работать с датами и временем, сохраненными в виде значений TEXT, REAL и INTEGER в следующих форматах:

• TEXT как строка формата ISO8601 («»).
• REAL как числа юлианского календаря. То есть число дней с полудня 24 ноября 4714 г. до н.э. по Гринвичу в соответствии с ранним григорианским календарём.
• INTEGER как время Unix, — количество секунд с 1970-01-01 00:00:00 UTC.

В приложениях следует выбирать, в каком из этих форматов хранить даты и время, а затем можно свободно конвертировать из одного формата в другой с помощью встроенных функций даты и времени.

4.1. Sort Order

The results of a comparison depend on the storage classes of the
operands, according to the following rules:

• A value with storage class NULL is considered less than any
  other value (including another value with storage class NULL).

• An INTEGER or REAL value is less than any TEXT or BLOB value.
  When an INTEGER or REAL is compared to another INTEGER or REAL, a
  numerical comparison is performed.

• A TEXT value is less than a BLOB value. When two TEXT values
  are compared an appropriate collating sequence is used to determine
  the result.

• When two BLOB values are compared, the result is
  determined using memcmp().

Special Services (details below)

1. TH3 Testing Support.
   The TH3 test harness
   is an aviation-grade test suite for SQLite. SQLite developers
   can run TH3 on specialized hardware and/or using specialized
   compile-time options, according to customer specification,
   either remotely or on customer premises. Pricing for this
   services is on a case-by-case basis depending on requirements.

   Cost: call

   More Info
   Request A Quote

3.2. Affinity Of Expressions

Every table column has a type affinity (one of BLOB, TEXT, INTEGER,
REAL, or NUMERIC) but expressions do not necessarily have an affinity.

Expression affinity is determined by the following rules:

• The right-hand operand of an IN or NOT IN
  operator has no affinity if the operand is a list and has the same
  affinity as the affinity of the result set expression if the operand
  is a SELECT.

• When an expression is a simple reference to a column of a
  real table (not a VIEW or subquery) then the expression
  has the same affinity as the table column.

  • Parentheses around the column name are ignored. Hence if
    X and Y.Z are column names, then (X) and (Y.Z) are also considered
    column names and have the affinity of the corresponding columns.

  • Any operators applied to column names, including the no-op
    unary «+» operator, convert the column name into an expression which
    always has no affinity. Hence even if X and Y.Z are column names, the
    expressions +X and +Y.Z are not column names and have no affinity.

• An expression of the form «CAST(expr AS type)»
  has an affinity that is the same as a column with a declared
  type of «type«.

• A COLLATE operator has the same affinity as its left-hand side operand.

• Otherwise, an expression has no affinity.

Basic SQLite tutorial

This section presents basic SQL statements that you can use with SQLite. You will first start querying data from the sample database. If you are already familiar with SQL, you will notice the differences between SQL standard and SQL dialect used in SQLite.

Section 3. Filtering data

• Select Distinct – query unique rows from a table using the  clause.
• Where  – filter rows of a result set using various conditions.
• Limit – constrain the number of rows returned by a query and how to get only the necessary data from a table.
• Between – test whether a value is in a range of values.
• In – check if a value matches any value in a list of values or subquery.
• Like – query data based on pattern matching using wildcard characters: percent sign () and underscore ().
• Glob – determine whether a string matches a specific UNIX-pattern.
• IS NULL – check if a value is null or not.

Section 4. Joining tables

• SQLite join – learn the overview of joins including inner join, left join, and cross join.
• Inner Join – query data from multiple tables using the inner join clause.
• Left Join – combine data from multiple tables using the left join clause.
• Cross Join – show you how to use the cross join clause to produce a cartesian product of result sets of the tables involved in the join.
• Self Join – join a table to itself to create a result set that joins rows with other rows within the same table.
• Full Outer Join – show you how to emulate the full outer join in the SQLite using left join and union clauses.

Section 5. Grouping data

• Group By – combine a set of rows into groups based on specified criteria. The clause helps you summarize data for reporting purposes.
• Having – specify the conditions to filter the groups summarized by the clause.

Section 6. Set operators

• Union – combine result sets of multiple queries into a single result set. We also discuss the differences between and clauses.
• Except – compare the result sets of two queries and returns distinct rows from the left query that are not output by the right query.
• Intersect – compare the result sets of two queries and returns distinct rows that are output by both queries.

Section 7. Subquery

• Subquery – introduce you to the SQLite subquery and correlated subquery.
• Exists operator – test for the existence of rows returned by a subquery.

Section 9. Changing data

This section guides you on how to update data in the table using insert, update, delete, and replace statements.

• Insert – insert rows into a table
• Update – update existing rows in a table.
• Delete – delete rows from a table.
• Replace – insert a new row or replace the existing row in a table.

Section 11. Data definition

In this section, you’ll learn how to create database objects such as tables, views, indexes using SQL data definition language.

• SQLite Data Types – introduce you to the SQLite dynamic type system and its important concepts: storage classes, manifest typing, and type affinity.
• Create Table – show you how to create a new table in the database.
• Alter Table – show you how to use modify the structure of an existing table.
• Rename column – learn step by step how to rename a column of a table.
• Drop Table – guide you on how to remove a table from the database.
• VACUUM – show you how to optimize database files.

Section 12. Constraints

• Primary Key – show you how to define the primary key for a table.
• NOT NULL constraint – learn how to enforce values in a column are not NULL.
• UNIQUE constraint – ensure values in a column or a group of columns are unique.
• CHECK constraint – ensure the values in a column meet a specified condition defined by an expression.
• AUTOINCREMENT – explain how the column attribute works and why you should avoid using it.

Section 13. Views

• Create View – introduce you to the view concept and show you how to create a new view in the database.
• Drop View – show you how to drop a view from its database schema.

Section 14. Indexes

• Index – teach you about the index and how to utilize indexes to speed up your queries.
• Index for Expressions – show you how to use the expression-based index.

Section 15. Triggers

• Trigger – manage triggers in the SQLite database.
• Create INSTEAD OF triggers – learn about triggers and how to create an trigger to update data via a view.

Section 17. SQLite tools

• SQLite Commands – show you the most commonly used command in the sqlite3 program.
• SQLite Show Tables – list all tables in a database.
• SQLite Describe Table – show the structure of a table.
• SQLite Dump – how to use dump command to backup and restore a database.
• SQLite Import CSV – import CSV files into a table.
• SQLite Export CSV – export an SQLite database to CSV files.

Транзакции в SQLite

Управление транзакциями — одна из функций баз данных SQL, и SQLite также обрабатывает их. Транзакция — это последовательность изменений, в которой вы можете безопасно изменить базу данных, выполнив запрос и затем разместив .

Если по какой-то причине непосредственно перед фиксацией вы не хотите завершать транзакцию, вы можете вернуться в предыдущее состояние перед фиксацией, используя .

Точно так же мы также можем просматривать состояние базы данных через эти типы изменений.

import sqlite3

db_filename = 'database.db'

def display_table(conn):
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('select name, size, date from images;')
    for name, size, date in cursor.fetchall():
        print(name, size, date)


with sqlite3.connect(db_filename) as conn1:
    print('Before changes:')
    display_table(conn1)

    cursor1 = conn1.cursor()
    cursor1.execute("""
    insert into images (name, size, date)
    values ('JournalDev.png', 2000, '2020-02-20');
    """)

    print('\nAfter changes in conn1:')
    display_table(conn1)

    print('\nBefore commit:')
    with sqlite3.connect(db_filename) as conn2:
        display_table(conn2)

    # Commit from the first connection
    conn1.commit()
    print('\nAfter commit:')
    with sqlite3.connect(db_filename) as conn3:
        display_table(conn3)

    cursor1.execute("""
    insert into images (name, size, date)
    values ('Hello.png', 200, '2020-01-18');
    """)

    print('\nBefore commit:')
    with sqlite3.connect(db_filename) as conn2:
        display_table(conn2)

    # Revert to changes before conn1's commit
    conn1.rollback()
    print('\nAfter connection 1 rollback:')
    with sqlite3.connect(db_filename) as conn4:
        display_table(conn4)

Выход

Before changes:
sample.png 100 2019-10-10
ask_python.png 450 2019-05-02
class_room.jpeg 1200 2018-04-07

After changes in conn1:
sample.png 100 2019-10-10
ask_python.png 450 2019-05-02
class_room.jpeg 1200 2018-04-07
JournalDev.png 2000 2020-02-20

Before commit:
sample.png 100 2019-10-10
ask_python.png 450 2019-05-02
class_room.jpeg 1200 2018-04-07

After commit:
sample.png 100 2019-10-10
ask_python.png 450 2019-05-02
class_room.jpeg 1200 2018-04-07
JournalDev.png 2000 2020-02-20

Before commit:
sample.png 100 2019-10-10
ask_python.png 450 2019-05-02
class_room.jpeg 1200 2018-04-07
JournalDev.png 2000 2020-02-20

After connection 1 rollback:
sample.png 100 2019-10-10
ask_python.png 450 2019-05-02
class_room.jpeg 1200 2018-04-07
JournalDev.png 2000 2020-02-20

Здесь, как видите, таблица изменяется только после того, как мы явно завершим транзакцию. Любые изменения до этого фактически не изменяют таблицу. Наконец, мы откатываем запись , чтобы она не вставлялась в таблицу.

Support (details below)

1. Public Forum.
   Help and advice from a world-wide community of experts.

   Cost: Free

   More Info
   Recent Posts

2. Cost: $1500/year

   More Info
   Purchase

3. Cost: $8K-50K/year

   More Info
   Request A Quote

4. SQLite Consortium Membership.
   Premium enterprise support including on-site visits and
   access to all proprietary extensions and test suites.

   Cost: $85K/year

   More Info
   Request A Quote

Устройство

Слово «встраиваемый» (embedded) означает, что SQLite не использует парадигму клиент-сервер, то есть движок SQLite не является отдельно работающим процессом, с которым взаимодействует программа, а представляет собой библиотеку, с которой программа компонуется, и движок становится составной частью программы. Таким образом, в качестве протокола обмена используются вызовы функций (API) библиотеки SQLite. Такой подход уменьшает накладные расходы, время отклика и упрощает программу. SQLite хранит всю базу данных (включая определения, таблицы, индексы и данные) в единственном стандартном файле на том компьютере, на котором исполняется программа. Простота реализации достигается за счёт того, что перед началом исполнения транзакции записи весь файл, хранящий базу данных, блокируется; ACID-функции достигаются в том числе за счёт создания файла журнала.

Несколько процессов или потоков могут одновременно без каких-либо проблем читать данные из одной базы. Запись в базу можно осуществить только в том случае, если никаких других запросов в данный момент не обслуживается; в противном случае попытка записи оканчивается неудачей, и в программу возвращается код ошибки. Другим вариантом развития событий является автоматическое повторение попыток записи в течение заданного интервала времени.

Архитектура SQLite

В комплекте поставки идёт также функциональная клиентская часть в виде исполняемого файла sqlite3, с помощью которого демонстрируется реализация функций основной библиотеки. Клиентская часть является кроссплатформенной утилитой командной строки.

SQLite возможно использовать как на встраиваемых системах, так и на выделенных машинах с гигабайтными массивами данных.

5 последних уроков рубрики «Разное»

• Выбрать хороший хостинг для своего сайта достаточно сложная задача. Особенно сейчас, когда на рынке услуг хостинга действует несколько сотен игроков с очень привлекательными предложениями. Хорошим вариантом является лидер рейтинга Хостинг Ниндзя — Макхост.

• Как разместить свой сайт на хостинге? Правильно выбранный хороший хостинг — это будущее Ваших сайтов

  Проект готов, Все проверено на локальном сервере OpenServer и можно переносить сайт на хостинг. Вот только какую компанию выбрать? Предлагаю рассмотреть хостинг fornex.com. Отличное место для твоего проекта с перспективами бурного роста.

• Создание вебсайта — процесс трудоёмкий, требующий слаженного взаимодействия между заказчиком и исполнителем, а также между всеми членами коллектива, вовлечёнными в проект. И в этом очень хорошее подспорье окажет онлайн платформа Wrike.

• Подборка из нескольких десятков ресурсов для создания мокапов и прототипов.

Операторы сравнения SQLite

Предположим, что переменная a имеет значение 10, а переменная b — 20, то операторы сравнения SQLite будут использоваться следующим образом: