Меню Рубрики

Установка sqlite для linux

Стартуем с SQLite3 – Основные команды

SQLite — это библиотека, написанная на языке C, которая обеспечивает работу с SQL. Данный инструмент относится к Реляционным системам управления базами данных. Большинство баз данных SQL работает по схеме клиент/сервер. Возьмём к примеру MySQL. В процессе работы данные берутся с MySQL сервера, и отправляются в качестве ответа на запрос. В случае использования SQLite, данные будут браться непосредственно с диска, т.е. не будет необходимости обращаться к серверу.

Установка

Мы будем взаимодействовать с базой данных через интерфейс командной строки sqlite3 (CLI) в Linux. Работа с sqlite3 CLI в MAC OS и Windows осуществляется таким же образом, однако я рекомендую вам потратить 5 минут на установку виртуальной машины, чтобы не захламлять свой компьютер лишним софтом.

Для установки sqlite3 на Linux выполняем команду:

sudo apt-get install sqlite3 libsqlite3-dev

В результате на вашей машине будет установлен sqlite3. Для установки данного инструмента на других ОС следуйте инструкциям. Для запуска sqlite выполняем команду sqlite3 в консоли. Результат должен быть таким:

Во второй строчке указана подсказка о том, что для получения справки необходимо выполнить команду .help . Давайте сделаем это. В результате мы увидим Мета Команды и их описание.

Мета Команды

Мета Команды — предназначены для формирования таблиц и других административных операций. Все они оканчиваются точкой. Пройдёмся по списку команд, которые могут пригодиться:

Команда Описание
.show Показывает текущие настройки заданных параметров
.databases Показывает название баз данных и файлов
.quit Выход из sqlite3
.tables Показывает текущие таблицы
.schema Отражает структуру таблицы
.header Отобразить или скрыть шапку таблицы
.mode Выбор режима отображения данных таблицы
.dump Сделать копию базы данных в текстовом формате

Стандартные команды

Теперь давайте пройдёмся по списку стандартных команд sqlite3, которые предназначены для взаимодействия с базой данных. Стандартные команды могут быть классифицированы по трём группам:

  • Язык описания данных DDL: команды для создания таблицы, изменения и удаления баз данных, таблиц и прочего.
    • CREATE
    • ALTER
    • DROP
  • Язык управления данными DML: позволяют пользователю манипулировать данными (добавлять/изменять/удалять).
    • INSERT
    • UPDATE
    • DELETE
  • Язык запросов DQL: позволяет осуществлять выборку данных.
    • SELECT

Заметка: SQLite так же поддерживает и множество других команд, список которых можно найти тут. Поскольку данный урок предназначен для начинающих, мы ограничимся перечисленным набором команд.

Файлы баз данных SQLite являются кроссплатформенными. Они могут располагаться на различного рода устройствах.

Далее знакомство с sqlite3 будет осуществляться на базе данных, предназначенной для хранения комментариев. Для публикации комментария пользователю необходимо будет добавить следующие данные:

Из всех этих полей только адрес сайта может быть пустым. Так же можем ввести колонку для нумерации комментриев. Назовём её post_id .

Теперь давайте определимся с типами данных для каждой из колонок:

Атрибут Тип данных
post_id INTEGER
name TEXT
email TEXT
website_url TEXT
comment TEXT

Тут вы сможете найти все типы данных, поддерживаемые в SQLite3.

Так же следует отметить, в SQLite3 данные, вставляемые в колонку могут отличаться от указанного типа. В MySQL такое не пройдёт.

Теперь давайте создадим базу данных. Если вы ещё находитесь в интерфейсе sqlite3, то наберите команду .quit для выхода. Теперь вводим:

В результате, в текущем каталоге у нас появится файл comment_section.db.

Заметка: если не указать название файла, sqlite3 создаст временную базу данных.

Создание таблицы

Для хранения комментариев нам необходимо создать таблицу. Назовём её comments . Выполняем команду:

NOT NULL обеспечит уверенность, что ячейка не будет содержать пустое значение. PRIMARY KEY и AUTOINCREMENT расширяют возможности поля post_id.

Чтобы убедиться в том, что таблица была создана, выполняем мета команду .tables . В результате видим нашу таблицу comments .

Заметка: Для получения структуры таблицы наберите .schema comments

Теперь можем внести данные в таблицу.

ВСТАВКА СТРОК

Предположим, что нам необходим внести следующую запись:

Для вставки воспользуемся командой INSERT.

Указывать значение для post_id не нужно т.к. оно сформируется автоматически благодаря настройке AUTOINCREMENT .

Чтобы набить руку можете вставить ещё несколько строк.

ВЫБОРКА

Для выборки данных воспользуемся командой SELECT.

Этот же запрос может выглядеть так:

В результате из таблицы будут извлечены все строки. Результат может выглядеть без разграничения по колонкам и без заголовка. Чтобы это исправить выполняем:

Для отображения шапки введите .headers ON .

Для отображения колонок выполните команду .mode column .

Выполняем SELECT запрос ещё раз.

Заметка: вид отображения можно изменить, воспользовавшись мета командой .mode .

ОБНОВЛЕНИЕ

Предположим, что поле email для пользователя ‘Shivam Mamgain’ необходимо изменить на ‘zyx@email.com’. Выполняем следующую команду:

В результате запись будет изменена.

Заметка: Значение в колонке name может быть не уникально, так что в результате работы команды может быть затронуто более одной строки. Для всех пользователей, где значение name = ‘Shivam Mamgain’, поле email будет изменено на ‘zyx@email.com’. Для изменения какой-то конкретной строки следует её отследить по полю post_id. Мы его определили как PRIMARY KEY , что обеспечивает уникальность значения.

УДАЛЕНИЕ

Для выполнения команды DELETE нужно так же указать условие.

К примеру нам необходимо удалить комментарий с post_ >

Для удаления комментариев пользователей ‘Bart Simpson’ и ‘Homer Simpson’ выполним:

ИЗМЕНЕНИ СТРУКТУРЫ

Для добавления новой колонки следует использовать команду ALTER. К примеру введём поле username. Выполняем команду:

Данная команда создаст новое текстовое поле в таблице comments . Для всех сток в качестве значения будет выставлено NULL.

Так же мы можем использовать команду ALTER для переименования таблицы comments на Coms .

УДАЛЕНИЕ

Для удаление нашей таблицы выполните следующую команду:

Заключение

SQLite3 даёт множество преимуществ в отличии от других СУБД. Множество фрэймворков таких как Django, Ruby on Rails и web2py по умолчанию используют SQLite3. Многие браузеры используют данный инструмент для хранения локальных данных. Так же она используется в качестве хранилища данных таких ОС как Android и Windows Phone 8.

Для работы с SQLite3 можно воспользоваться и программами с графическим интерфейсом. К примеру: DB Browser for SQLite и SQLiteStudio. Для тренировки работы с SQL можете поиграть с SQL Fiddle.

Данный урок может помочь стартовать с SQLite3. Для взаимодействия с данным СУБД в PHP можем воспользоваться расширением PDO.

Данный урок подготовлен для вас командой сайта ruseller.com
Источник урока: http://www.sitepoint.com/getting-started-sqlite3-basic-commands/
Перевел: Станислав Протасевич
Урок создан: 9 Апреля 2015
Просмотров: 111258
Правила перепечатки

5 последних уроков рубрики «Разное»

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.

Разработка веб-сайтов с помощью онлайн платформы Wrike

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.

20 ресурсов для прототипирования

Подборка из нескольких десятков ресурсов для создания мокапов и прототипов.

Топ 10 бесплатных хостингов

Небольшая подборка провайдеров бесплатного хостинга с подробным описанием.

Быстрая заметка: массовый UPDATE в MySQL

Ни для кого не секрет как в MySQL реализовать массовый INSERT, а вот с UPDATE-ом могут возникнуть сложности. Чтобы не прибегать к манипуляциям события ON_DUPLICATE можно воспользоваться специальной конструкцией CASE … WHEN … THEN.

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

Вы можете импортировать CSV-данные в SQLite 3 с помощью двух команд. Первая переводит клиент в CSV, а вторая импортирует данные из CSV-файла. Предполагаемый разделитель можно менять с помощью команды .separator.

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.

Имейте в виду, что созданные файлы .db могут быть слишком большими. Во время написания этой статьи у меня получился CSV-файл с миллионом рядов и 12 столбцами, состоящий в основном из чисел и одного текстового поля. Сжатый CSV-файл с GZIP весил 41 МБ, распакованный CSV — 142 МБ, а при импорте в SQLite 3 — .db-файл — 165 МБ. Я смог с GZIP сжать файл .db до 48 МБ, но, к сожалению, SQLite 3 не может открывать базы данных, сжатые GZIP.

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.

Затем я запустил команду .databases для вывода имен и мест баз 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.

Затем я создал виртуальную среду Python, чтобы можно было отделить зависимость Python от других проектов и назвал её .taxis.

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

Install SQLite and SQLite Browser on Ubuntu 18.04 LTS

SQLite is a lightweight database software. It is a command line application. You must use the command line or SQLite API on other programming languages to use SQLite database. SQLite has a graphical front end SQLite Browser for working with SQLite databases graphically.

SQLite 3 is the latest version at the time of this writing. SQLite 3 is available in the official package repository of Ubuntu 18.04 LTS. SQLite Browser is also available in the official package repository of Ubuntu 18.04 LTS.

In this article, I will show you how to install SQLite 3 and SQLite Browser on Ubuntu 18.04 LTS. I will also show you some of the basic queries of SQLite 3. Let’s get started.

Installing SQLite 3

First update the apt package repository cache with the following command:

The apt package repository cache should be updated.

Now to install SQLite 3, run the following command:

SQLite 3 should be installed.

Now you can check whether SQLite 3 is working with the following command:

Installing SQLite Browser

Run the following command to install SQLite Browser:

Now press y and then press .

SQLite Browser should be installed.

Using SQLite using SQLite Browser

Now you can go to the Application Menu and search for SQLite Browser. You should see a database icon as marked in the screenshot below. Click on it.

SQLite Browser should start as you can see in the screenshot below.

Getting Started with SQLite 3 using SQLite Browser

In this section, I will show you the basics of SQLite 3 database with SQLite Browser graphical user interface.

First click on New Database to create a new database using SQLite Browser.

You should see the following dialog window. Type in a filename and save it somewhere on your filesystem.

Now you should the following window. Using this window, you can create your first SQLite 3 table.

Enter the name of the table. If you want to follow along, users table it is.

Now you can click on Add field button to add as many fields or columns on your table.

Once you click on Add field button, you should see a new field as marked in the screenshot below.

I named the field id, changed the Type to INTEGER, checked the Not null, PK (Primary Key), AI (Auto Increment) checkboxes.

I added name and country field, set their Type to TEXT and checked the Not null checkboxes.

In the marked section of the screenshot below, you can find the SQL code. You can run this code in the SQLite 3 command line interface and create an identical users table as well. SQLite Browser is an awesome tool to lean SQLite as well.

Once you’re happy with your table, click on OK.

users table should be created.

Now I will show you how to insert data into the users table.
First go to the Browse Data tab as marked in the screenshot below.

Now select the users table from the marked section of the screenshot below.

Once users table is selected, click on New Record button to add a new row or data into the table.

The id should be auto generated. The name and the country field should be blank. Click on each of them and type in your desired data.

As you can, I added a new row to the users table.

Now to save the changes, click on Write Changes button as marked in the screenshot below.

The changes should be written to the file on your filesystem.

If you want, you can execute SQL statements on SQLite Browser as well.

To execute SQL statements, first go to the Execute SQL tab as marked in the screenshot below.

Enter your SQL statements in the marked section of the screenshot below.

I wrote a simple SQL statement, SELECT * FROM users.

Now if you want to execute the SQL statement, click on the play button as marked in the screenshot below. You can also press F5 or + r

As you can see, the data is returned.

You can insert into the users table with the following SQL command:

INSERT INTO users(name, country) VALUES(‘John Doe’, ‘US’);

Now if you run SELECT * FROM users again, you should see the new data.

Exporting SQLite Database using SQLite Browser

You can export the SQLite database using SQLite Browser.

First open the SQLite database from File > Open Database…

Now select your SQLite database file and click on Open.

Your database should be opened.

Now you can click on File > Export and then select either Database to SQL file… or Table(s) as CSV file… or Table(s) to JSON… to export the database to your desired format.

You should see the following window. Now select the tables that you want to export from the Table(s) section. By default, all the tables are selected.

You can also change some options to configure how the exported file should be formatted.

Once you’re happy, click on OK.

Now select the file path, type in a filename and click on Save.

The database should be exported, now click on OK.

As you can see, the database was exported as SQL.

So that’s how you install SQLite 3 and SQLite Browser on Ubuntu 18.04 LTS, and use SQLite Browser. Thanks for reading this article.

источник

Читайте также:  Установка автостекол в нижнем

Добавить комментарий