Jan 21, 2025 We will rewrite SQLite. And we are going all-in Two years ago, we made a bet: SQLite, the most successful database in history, could be even better. Not just marginally better – fundamentally better. We believed that the missing piece wasn't technical, but human: SQLite needed an open contribution model that would give developers everywhere a seat at the table. This vision led us to f
型は型、どうもかわしんです。SQLite では型は絶対ではなく、あくまでも尊重です。信用しすぎると裏切られます。 最近 Rust で SQLite をフルスクラッチで再実装しています。 github.com なるべく本家の SQLite と compatible にするために SQLite のドキュメントやコードを読んで挙動を理解しながら作っています。これを作ることになった経緯はこの記事で紹介していますが、その過程でいろいろ知らなかった面白い仕様や実装があったので紹介していきたいと思います。今回はその第一弾です。 kawasin73.hatenablog.com データ型と Type Affinity SQLite のドキュメントの中で、今の所一番面白いのがこれです。 www.sqlite.org まず、SQLite の内部的には 5 つのデータ型しかありません。 NULL INTEGER
This article explains how SQLite can be extended with Rust. In particular, it will outline SQLite’s mechanism called virtual tables and showcase how we can use it from Rust programming language. In the end, we will have a working extension that can be dynamically loaded and used from SQLite. This article does not claim to be an exhaustive guide about extending SQLite with Rust, but I hope the read
I figured out how to run a SQL query directly against a CSV file using the sqlite3 command-line utility: sqlite3 :memory: -cmd '.mode csv' -cmd '.import taxi.csv taxi' \ 'SELECT passenger_count, COUNT(*), AVG(total_amount) FROM taxi GROUP BY passenger_count' This uses the special :memory: filename to open an in-memory database. Then it uses two -cmd options to turn on CSV mode and import the taxi.
リチャード・ヒップとのSQLiteの秘話
CoRecursiveより。 今日の番組では、リチャード・ヒップと、サバイバルが世界の中核インフラになることについてに話します。SQLiteは至る所にあります。ウェブブラウザにも、携帯電話にも、おそらく車の中にも、そして旅客機の中にも間違いなく存在します。iMessagesやWhatsAppのメッセージが保存されているのもSQLiteです。コンピュータで*.dbを検索すると、驚くほど多くのSQLiteデータベースが見つかります。 今日は、リチャードが彼の物語を紹介します。小さなオープンソースのプロジェクトを立ち上げ、それが自分の野心を超えて成長したという話です。そして、テック巨人との関係から、興味深いテスト方法まで、その成功をどこまでも追いかけていく物語です。 注: このポッドキャストは、聞くことを前提としています。可能であれば、ページに記載されていない部分を含めて、音声を聞くことを強くお
Hosting SQLite databases on Github Pages(or IPFS or any static file hoster) Apr 17, 2021 • Last Update Jun 04, 2023I was writing a tiny website to display statistics of how much sponsored content a Youtube creator has over time when I noticed that I often write a small tool as a website that queries some data from a database and then displays it in a graph, a table, or similar. But if you want to
1. Summary SQLite reads and writes small blobs (for example, thumbnail images) 35% faster¹ than the same blobs can be read from or written to individual files on disk using fread() or fwrite(). Furthermore, a single SQLite database holding 10-kilobyte blobs uses about 20% less disk space than storing the blobs in individual files. The performance difference arises (we believe) because when working
High-availability SQLite Dqlite is a fast, embedded, persistent SQL database with Raft consensus that is perfect for fault-tolerant IoT and Edge devices. Dqlite (distributed SQLite) extends SQLite across a cluster of machines, with automatic failover and high-availability to keep your application running. It uses C-Raft, an optimised Raft implementation in C, to gain high-performance transactional
なんとなく SQLite3 でロジスティック回帰できたら面白そうと思ったので作ってみた。 データセットは iris、sqlflow の DDL を使わせて頂いた。 sqlflow/example/datasets at develop · sql-machine-learning/sqlflow - GitHub It should print the number of rows as the following: count(*) 10 Troubleshooting It usually takes ab... https://github.com/sql-machine-learning/sqlflow/tree/develop/example/datasets CREATE DATABASE IF NOT EXISTS iris; DROP TABLE IF EXISTS iri
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
http://www.sqlite.org/withoutrowid.html WITHOUT ROWID 最適化について SQLite は常に暗黙的な rowid カラムを持っていることになっている。これはカラムとして明示することもできるし、interger primary key として定義されたフィールドは暗黙的な rowid の代わりにすることができる。SQLite ではこの rowid が基本のプライマリキーになっている。 適当な数値をプライマリキーにしたい場合はこれで全く問題ないが、複合キーだったり文字列をプライマリキーにしたい場合、その表面上のプライマリキーとは別に rowid カラムができる。このケースでは表面上のプライマリキーを使って SELECT しようとすると、表面上のプライマリキーのインデックスを探したうえで、さらに rowid のインデックスを探すことになる。つま
Android アプリ開発で SQLite を使っていると、しばしば次のような例外が投げられることがあります。*1 android.database.sqlite.SQLiteDatabaseLockedException: database is locked (code 5) 軽く調べてみたところ このエラーをぐぐってみると、「複数スレッドから SQLite を使う場合に、それぞれのスレッドで異なる SQLiteDatabase オブジェクトを使っているとこのエラーが出ることがある」 とか書かれていて、回避策として 「複数スレッドで SQLite を使う場合は 1 つの SQLiteDatabase オブジェクトを複数スレッドで使いまわすこと」 というような情報が得られました。 あとは当たり前ですが 「トランザクションがちゃんと閉じられているか確認すること」 とか。 いくつかの質問やブ
何故 ContentProvider を使用するのか コンテンツプロバイダ (ContentProvider) と言えば、他アプリとのデータをやり取りをする為の仕組みであり SQLite を使用する為の最善の方法として知られているが、業務でこれを使用している場面を見ることはかなり少ない。何故なら SQLiteOpenHelper を直接使った方が遥かにシンプルで分かり易いからだ。あと、「他アプリとのデータのやり取り」というニーズが少なく、使用する魅力に乏しいように思える。 筆者が実際に業務で見た SQLite の取り扱いは以下のようなものだ: SQLiteOpenHelper を extends し Singleton に保ちつつ直に使用する DAO パターンを使用する (SQL の入力・出力用の JavaBeans を作成し、 それぞれ詰め直して内部で SQLiteOpenHelper
Dropboxは先週iOS、Android向けに発表した写真管理アプリCarouselを発表しました。Carouselの開発にあたり、がまずチャレンジすべき目標は、デバイスのローカルに保存された写真を閲覧するギャラリーアプリにパフォーマンスが劣らないようにすること。その取り組みを同社のエンジニアブログで紹介しています。ポイントとしては、ユーザのアクションを邪魔しないこと。 1) 解決すべき問題点 クラウドに保存された写真を閲覧するCarouselにおいて、まず問題になったのは、 写真タブにおいて、ユーザのアクションをサーバと同期させる際に、HTTPSリクエストが待機した状態が起きる。例えば、写真をシェアする場合、このような画面になる。写真を削除する場合も同様。ネットワークの接続がよくなければ、後でユーザは再トライする必要がでる。 Dropboxにアップしてない写真、つまりデバイスのローカル
SQL.jsはSQLiteをEmscriptenを使ってJavaScript化したソフトウェアです。 SQL.jsはWebブラウザ上で使えるデータベースです。Emscriptenを使ってSQLiteをJavaScriptに変換した面白いソフトウェアです。 デモです。テキストエリアに書かれたSQLを実行できます。 実行した結果です。最終的な結果だけが出力されています。SELECTの結果はJSONデータとして取得されています。 もちろん普通にSQLが使えます。 日本語は出力時は化けてしまいましたがデータ上は問題ないと思われます。 SQL.jsはSQLiteがそのままJavaScriptになってしまったようなソフトウェアです。慣れた使い勝手でSQLを実行したり、データを取得できてしまうのは面白そうです。なお現状Google ChromeやFirefoxにしか最適化されていません。 SQL.jsは
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