ファイルシステムよりも35％高速に | POSTD
1. 概要 SQLiteを使うと小さなBLOB（例：サムネイル画像など）を読み書きする場合、fread()やfwrite()を使って個別のファイル上に記録されたBLOBを読み書きするよりも35％も速く (*1) 読み書きができます。 さらに、10キロバイトのBLOBを扱うようなSQLiteデータベースを考えた場合、個別のファイルにそれぞれのBLOBを格納する場合に比べてディスク領域を約20％も節約可能です。 このようなパフォーマンスの差が生じる理由は、（私たちの考えでは）SQLiteデータベースの場合、open()やclose()システムコールが呼び出されるのが1回だけなのに対して、個別のファイルに格納されているBLOBを使用する場合は、open()やclose()がBLOBの数だけ呼び出されるためだと思われます。どうやらopen()とclose()を呼び出すオーバーヘッドは、データベース
Firefoxは訪問回数を記録している - やぎさんはわらばんしをたべる
places.sqliteに入ってるmoz_historyvisitsというテーブルを見ればわかると思うけど、Firefoxはユーザーがいつどこのサイトに訪問したのか記録している。 こういうデータを解析すると面白いことがわかりそうなのだが、残念ながら小生は統計にもSQLにも詳しくないので、あまり複雑なことができない。とりあえず「よくアクセスするページのランキング」を作ってみた。 SQLを勉強中で、なおかつFirefoxユーザーであるなら、実際のデータを見てみると色々参考になるかも。 -- よくアクセスするページのタイトルとURLを訪問回数順に100件表示 SELECT h.visit_count, p.title, p.url FROM moz_places AS p INNER JOIN ( SELECT place_id, count(place_id) AS visit_count
sqlite3 の datetime 関数について - まにっき
これまでは日付間の計算をするときに便利な epoch で保存してたのだけど、database の中身を覗くときに不便に感じることが増えてきたので、これからは "%Y-%m-%d %H:%M:%S" 形式で保存するようにしたい。 sqlite3 にはそれなりの datetime 関数もあることに気づいたので調べてみた。 実験 実行環境は shell 版 sqlite3 にて。 sqlite3 hoge.db "select strftime('%s', '1970-01-01 00:00:00')" => 0 sqlite3 hoge.db "select strftime('%s', '1970-01-01 00:00:00', 'localtime')" => 32400 sqlite3 hoge.db "select strftime('%s', '1970-01-01 00:00:0
SQLite3を使用する - Python Tips
軽量・高速なデータベースSQLiteをPythonから扱うためのライブラリ。 インストール Python2.5から標準ライブラリに入りました。 インストール作業は不要です。 使用方法 sqlite3をインポートする #!python2.6 # -*- coding: utf-8 -*- import sqlite3 データベースを作成する con = sqlite3.connect("data.db") ファイルがすでに存在するときはファイルを開く。 ファイルがないときは新しいデータベースを作成する。 isolation_levelにNoneを指定すると、自動コミットモードになります。 con = sqlite3.connect('temp.db', isolation_level=None) 特別な名前である ":memory:" を使うとRAM上にデータベースを作ることもできます。 c
Python: SQLiteにデータを格納、検索、出力 – pysqlite
レコードの検索や格納処理性能がオープンソースのDBで間に合う程度の問題であれば、積極的に使っていきたいです。それによって、他のロジックのコーディングに傾注できます。また、DBという共通のプラットフォームは複数言語から扱えますので、データの再利用がしやすいです。 さて、今回はPythonからSQLiteを扱うサンプル(pysqliteの使い方)を書いてみます。 ソースコード # coding: UTF-8 from pysqlite2 import dbapi2 as sqlite # データベースに接続(作成) con = sqlite.connect('test1.db') # テーブルの列要素: 名前、性別(male or female)、年齢 con.execute('CREATE TABLE people (name TEXT, sex TEXT, age INTEGER)') #
PerlでSQLiteとCSVのどちらを使ったほうが検索が速いかを検証 - Pumpkin Moonshine
目的 PerlでSQLiteとCSVのどちらを使ったほうが検索が速いかを検証する 検証方法 データの最後尾にあるレコードを検索する際の速度を比べる。 DBの検索項目にはIndexを追加した。 結果 1秒間に実行できる回数（回数が多いほど高速） CSVSQLite 100件3333回714回 1,000件333回666回 10,000件33回714回 100,000件3回714回 SQLiteはIndexで検索を行っているので、検索速度がデータ件数に依存しなかった。 CSVの読み込みはデータの件数分順次リードを行っている為、検索速度がデータ件数に依存した。 データが100件の場合は、CSVのほうが速かった。 データが1,000件以上の場合は、SQLiteのほうが速かった。 結論 扱うデータが1,000件以上になってきた場合はSQLite等のDBを使うことを考えたほうが良いかもしれない。 デー
2007-07-24
TurboGearsを使うに当たってO/Rマッパーをつかうから、 SQLのドライバレベルのローレベルなことは知る必要性は全くないのですが、 本当に全く知らないとデバッグで苦労する(はず??)ので、 DBAPIを使ったPythonプログラミングを軽く練習しておきます。 あと、意外にpysqlite に関する記述が少なかったのでまとめてみた。 以下環境 Gentoo Linux 2006.1 ←(ちょっと古い(^^;) Python2.4.3 SQLite 3.3.5 (Python2.5では標準モジュールとしてsqlite3という名前である) pysqlite 2.3.1 以下のテーブルを作って操作してみる。 商品番号 商品 値段 産地 0001 リンゴ 200 青森 0002 みかん 300 愛媛 0003 バナナ 150 フィリピン 0004 メロン 700 北海道 0005 ブドウ 5
C++からSQLite3を使ってみる。 - seraphyの日記
Python2.5でSQLite3を使って以来、C++でも試したいと思っていた。 Windows用のSQLite3のDLLは、msvcrt.dllのみに依存する、という手軽なものであり、DLL自体のサイズも400KB足らずと軽量である。 これを実際にプログラムに組み込んで使ってみた。 必要なもの SQLiteのページから、以下の2つをダウンロードする。 sqlitedll-3_3_8.zip sqlite-source-3_3_8.zip (sqlite3.h が必要なため) DLLは当然として、この中にはsqlite3.dllと、そのDEFファイルのみが置かれている。 ヘッダファイル等がないので、ソースを取得する必要がある。 実際に使うヘッダは、sqlite3.hだけである。 準備 DLLはあるがlibファイルがないので、 lib /def:sqlite3.def /machine:x8
Python2.5でSQLite3を使ってみる。 - seraphyの日記
SQLiteとは Python2.5には、標準でSQLiteという軽量データベースが含まれている。 SQLiteは、JAVAでいうところのHSQLDBやApache Derbyのような感じのようである。 SQLLiteはデーモンやサービスではなく、スタンドアロンでのみ動作する。（DerbyやHSQLDBは組み込みモードとサーバーモードの両方をもつが。） また、データベースのストアもディスク上の単一ファイルになる。 Windowsでいうところの、ACCESS95〜2000で使われていた、JETデータベースエンジンのMDBファイルのような感じであろうか。 要するに単なるライブラリである。 ライセンスは、なんとパブリックドメイン（著作権放棄）である。 そのため、Pythonに限らず、C/C++、Perl、PHPなどに広く組み込まれている。 Python2.4まではアドオンとして別途インストールす
Using SQLite3.DLL in Visual C++ 6.0
SQLite Vesion 3 DLL版 を呼び出すC/C++アプリケーションの構築 SQLite Version 3 の DLL の導入と、C/C++アプリケーションからそれを使う方法を解説します。 使用する開発ツールは Visual C++ 6.0 です。 開発ターゲットは簡単なコンソールアプリケーションとします。 ビルドはコマンドライン環境で行います。統合環境上のプロジェクトで行う場合にはビルド手順を適当に読み替えてください。 Back to index Download sample-codes-using-sqliet3-dll.zip Step1. 必要なファイルをダウンロードする SQLite本家サイトのダウンロードページから、次の２つのzipファイルを入手します。 ファイル名末尾の数字はリリースバージョンであり、その数字は頻繁に変わります。 3_3 以降の適切なものを選んで
SQLite3's C++ API 日本語
C/C++ Interface For SQLite Version 3 [日本語超訳版] 最終改訂: 2006年02月16日 10時59分54秒 原文: http://www.sqlite.org/capi3.html -- last modified on 2005/03/11 04:39:58 Back to index 1.0 Overview SQLiteバージョン3.0は、SQLiteの新バージョンであり、派生元のSQLite 2.8.13コード・ベースとは、非互換性のファイル・フォーマットおよびAPIを備えています。SQLiteバージョン3.0は次の機能要求に答えるために作成されました: UTF-16の対応 照合順序をユーザ定義可能なテキスト インデックス付カラムにBLOBを格納する能力 これらの機能を実装するためには、データベース・ファイル・フォーマットに非互換な変更が必要
sqlite: SQLite データベースと会話するプログラム
sqlite: SQLite データベースを管理するプログラム (This page was last modified on 2003/06/29 16:11:13 UTC) SQLite ライブラリには sqlite というシンプルなコマンドライン ユーティリティが含まれます。これを使うと、ユーザは手作業で SQLite データベースに接続して SQL コマンドを実行できます。この文書では sqlite の使い方に関する概略を紹介しています。 起動する sqlite を起動するには単に "sqlite" とタイプし、その後ろに SQLite データベースを保持するファイル名を付けます。ファイルが存在 しない場合は、自動的に新しく作られます。起動後 sqlite プログラムは、SQL をタイプするためのプロンプトを表示します。 SQL ステートメント（終了はセミコロン）をタイプし、 "E
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SQLite - replace part of a string
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SQLite - Python
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