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

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

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

もういくつ寝ると 今年のはじめにやりたいことリストを作った。今見たら50項目あるリストのうち25個が達成済みだった。ちょうど半分やりたいことをやったということだ。私にしてはまあまあの結果だと思う。満足。 やりたいことリストにあるもののうち、「〜を食べたい」系は概ねクリアし…

バンドを脱退した理由は「唐揚げ定食」だった 最近、Twitterでmixiのことがやたらと取り上げられていた。今更mixi復活するの？といった感じである。mixiは今から20年くらい前にやたらと流行っていたSNSである。俺も一時、アカウントは持っていた。その話は後述する。 俺はSNSはFacebookとInstagramをやっている。In…

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)') #

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

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

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