sqlite

Android SQLite数据库使用 学习与代码实践 SQLiteOpenHelper 类 　　用 SQLiteOpenHelper 类中的 getWritableDatabase() 和 getReadableDatabase() 方法可以获得数据库的引用。 　　为了实现对数据库版本进行管理， SQLiteOpenHelper 类提供了两个重要的方法，分别是 onCreate() 和 onUpgrade() ，前者用于初次使用软件时生成数据库表，后者用于升级软件时更新数据库表结构。 　　当调用SQLiteOpenHelper的 getWritableDatabase() 或者 getReadableDatabase() 方法获取用于操作数据库的SQLiteDatabase实例的时候，如果数据库不存在，Android系统会自动生成一个数据库，接着调用onCreate()方法。 　　 onCreate() 方法在初次生成数据库时才会被调用，在onCreate()方法里可以生成数据库表结构及添加一些应用使用到的初始化数据。 　　 onUpgrade() 方法在数据库的版本发生变化时会被调用，一般在软件升级时才需改变版本号，而数据库的版本是由程序员控制的。 　　假设数据库现在的版本是1，由于业务的变更，修改了数据库表结构，这时候就需要升级软件，升级软件时希望更新用户手机里的数据库表结构

微型 Python Web 框架： Bottle 在 19/09/11 07:04 PM 由 COSTONY 发表 Bottle 是一个非常小巧但高效的微型 Python Web 框架，它被设计为仅仅只有一个文件的Python模块，并且除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。 路由（Routing）：将请求映射到函数，可以创建十分优雅的 URL 模板（Templates）：Pythonic 并且快速的 Python 内置模板引擎，同时还支持 mako, jinja2, cheetah 等第三方模板引擎 工具集（Utilites）：快速的读取 form 数据，上传文件，访问 cookies，headers 或者其它 HTTP 相关的 metadata 服务器（Server）：内置HTTP开发服务器，并且支持 paste, fapws3, bjoern, Google App Engine, Cherrypy 或者其它任何 WSGI HTTP 服务器 安装 Bottle 正如上面所说的， Bottle 被设计为仅仅只有一个文件，我们甚至可以不安装它，直接将 bottle.py 文件下载并复制到我们的应用中就可以使用了，这是一个好办法，但是如果还是想将其安装，那么我们可以像安装其它的 Python 模块一样： sudo easy_install -U bottle

SQLite ALL Last login: Fri Dec 5 09:52:08 on ttys002 BeSilent:~ qianfeng$ sqlite3 data.db SQLite version 3.7.13 2012-07-17 17:46:21 Enter ".help" for instructions Enter SQL statements terminated with a ";" sqlite> create table USER(id,name,score);//创建表 sqlite> .table USER sqlite> create table if not exists USER(id,name,score);//创建表 sqlite> .table USER sqlite> drop table USER;//删除表 sqlite> create table if not exists USER(id,name,score); sqlite> .table USER sqlite> insert into USER values(1,"普京",90);//插入 sqlite> insert into USER values(2,"奥巴马",50); sqlite> select *from USER ...> ; 1|普京|90 2|奥巴马

3 月，跳不动了？>>> 问题 仅用慢日志文件，如何快速获取分时报告？ 如果有监控系统，获取分时报告（每小时慢查询的条数报告）不难，如果只有慢日志文件，就会有点费劲。 实验： 通过 pt-query-digest --timeline 功能，可以输出带时间戳的慢查询条目 用 sed 将 timeline 报告滤出 安装 termsql 使用 termsql，将报告导入，并使用 SQL 查询一条记录，以展示 termsql 的效果 可以看到 termsql 将 timeline 报告的每一行，整理成了一条数据，放在 SQLite 中。 下面就可以尽情使用 SQL 获取分时报告： 用一个复杂一点慢日志，获得如下结果： 可以轻松定位到慢查询的热点时段，也便于发现业务的周期性规律。 小贴士： termsql 是一个很方便的小工具： 可以用于将文本导出到 SQLite 中，方便 SQL 查询。 它与 ps 或者 top 合用也有惊喜，比如找出 CPU 占用率高于 25% 的进程： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/actiontechoss/blog/3207230

引言 这篇文章 ，里面讲到对于一个41G大小、包含百万条记录的数据库进行查询操作，如果利用了索引，可以把操作耗时从37s降到0.2s。 那么什么是索引呢？利用索引可以加快数据库查询操作的原理是什么呢？ 索引的基本原理 数据库提供了一种持久化的数据存储方式，从数据库中查询数据库是一个基本的操作，查询操作的效率是很重要的。 对于查询操作来说，如果被查询的数据已某种方式组织起来，那么查询操作的效率会极大提高。 在数据库中，一条记录会有很多列。如果把这些记录按照列Col1以某种数据结构组织起来，那么列Col2一定是乱序的。 因此，数据库在原始数据之外，维护了满足特定查找算法的数据结构，指向原始数据，称之为 索引 。 举例来说，在下面的图中，数据库有两列Col1、Col2。在存储时，按照列Col1组织各行，比如Col1已二叉树方式组织。如果查找col1中的某一个值，利用二叉树进行二分查找，不需要遍历整个数据库。 这样一来列Col2就是乱序的。为了解决这个问题，为Col2建立了索引，即把Col2也按照某种数据结构（这里是二叉树）组织起来。这样子查找列Col2时只需要进行二分查找即可。  索引的实现 由于数据库是存储在磁盘上的，因此实现索引用的数据结构会存储在磁盘上。磁盘的IO是需要注意的问题。 二叉树 二叉树是一种经典的数据结构，但是并不适合进行数据库索引。