AndroidのSQLiteでサポートしているJOIN句（のあるSELECT文）についてです。 結論から言ってしまうと、 ①SQLiteそのものが右外部結合と完全外部結合はサポートしておらず、 ②標準APIのSQLiteDatabaseでは面倒くさいので、O/Rマッピングライブラリを使うといいですよ。 です。 アジェンダ そもそもSQLiteのJOINのサポートの可否 SQLiteDatabase#rawQueryメソッドでJOIN句のあるSELECT実行 非サポートのJOIN句のあるSELECT実行時の例外 SQLiteDatabase#rawQuery使いたくないなぁ まず前提として、そもそもJOINのサポートの可否 Android Developersサイトの「Using Databases」の項の冒頭に、「Android provides full support for SQLi

こんにちはʕ•ӫ̫͡•ʔ この記事ではどのようにしてRoomがテーブルの変更を検知し、LiveDataなどからデータの変更をオブザーバーに通知しているかについて説明します。 前置き/前提知識 RoomはGoogleが提供しているSQLiteをいい感じに扱うためのライブラリです。 RoomにはDao(Data access object)と呼ばれるインターフェース/抽象クラスがあり、そこを起点にクエリを実行します。 @Dao interface UserDao { @Query("SELECT * FROM users") fun getUsers(): Flowable<List<User>> } 返り値として、observableデータ型を取ることができ、RoomではLiveDataとRxJava2の型(Flowableとか)などのobservable型サポートしています。 そして、Li

JSSECが公開している『Androidアプリのセキュア設計・セキュアコーディングガイド』の2016-09-01版を共有用にまとめているもののうち、「4.5. SQLite を使う」のものとなります 詳細やサンプルコードについては原著の方を参考ください なお、直接外部から読み書きを許すデータベースは想定せず、ContentProviderのバックエンドやアプリ単体での仕様を前提としています 個人的な感想ですが、この項目は、一定レベルまでの第三者の攻撃から守る対策しか乗っていません もしセンシティブな情報を扱う場合は、DBを扱うセキュリティ全般についての対策も見ておいた方が良いと思われます チェックポイント SQLiteOpenHelperを使用している ただし、適切な配布場所、アクセス権が設定されている(後述) 入力値をSQL文に使用する場合にはプレースホルダを利用している アプリ要件に従

だいぶ今更な内容ではありますが、Androidのバージョンによって搭載されているSQLiteのバージョンが異なります。 それによって一部仕様の違いがあり、場合によってはプログラムのかき分けが必要となります。 Androidに搭載されているSQLiteのバージョン API level SQLiteバージョン

はじめに この記事は「Realm Advent Calendar 2015」の19日目の記事です。 ・・・なのですが、あまりRealm固有の話は出てこないです。Realmの「外側」の話に終止します。 はじめての方へ趣旨説明 本記事は、「AndroidにおけるSQLite O/Rマッパーでどれを使えばよいのか」という問題を数値比較して検討することを目的とした、以下の記事の更新版という位置づけです。 １年前に書いた以下の記事をざっくり読まれることをお勧めします。 天下一「AndroidのORM」武道会（2014年版） - Qiita 再びORM計測を行う理由 ただのポエムなので、どこかQiitaではないところに書いておいて、あとでリンク貼ります。。。 なお私はSQLiteの知識に長けているわけではありませんので、その点をご理解ください。 エントリーリスト 基本的には私の独断と偏見で選出しており

データベースを使ったアプリを作る時、データベースとしてRealmを使うか？SQLiteを使うか？と迷う時があると思います。今回はどちらを使ったほうがいいか判断するためRealmとSQLiteでパフォーマンスに差があるのかの検証を行いました。 各データベースの説明 SQLite 昔からあるモバイル用データベースシステム。典型的なRDBタイプなので、Oracle,MySQL, Postgreなどに慣れていれば割とさくっと使えます。AndroidではこのDBを使うためのAPIが標準で搭載されています。(SQLiteまわりは実はAndroidバージョンによるAPIの変化が激しくないという…) Realm 最近話題の次世代モバイルデータベースシステム。NoSQLタイプなので割と新しく学ぶことが多めな感じがあります。このRealmの強みは… ・APIが使いやすい！ ・速い！ ということです。 Real

What version of SQLite is used in Android? I'm wondering how to handle schema migrations. The newer SQLite versions support an ALTER TABLE SQL command which save me from having to copy data, drop the table, recreate table and re-insert data.

DatabaseHelper dbHelper = new DataBaseHelper(); SQLiteDatabase db = new dbHelper.getWritableDatabase(); //インサートするデータのArrayList List<ContentValues> valueList = new ArrayList<ContentValues>(); //データ作成 ContentValues values = new ContentValues(); values.put("Name", "hoge"); values.put("Tel", "0000-1234-5678"); values.put("Age", 24); valueList.add(values); values = new ContentValues(); values.put("Name

#はじめに Realm Advent Calendar 6日目を担当する@takkeです。 私が作成したAndroid用TwitterクライアントTwitPaneで「ツイートを保存するDB」としてRealmを採用してから4ヶ月ほど経ちました。 導入当初に Twitterクライアントの内部DBをSQLiteからRealmに移行したときのノウハウまとめ という記事を書きましたが今回はその続編としてその後の運用で得られたノウハウを書いていきます。 と言いますか・・・、 世間にはRealmの性能や便利な使い方など良い側面ばかり取り上げた記事があふれていますが僕らはもっと現実的なノウハウを求めているんです！！今回はその呼び水として「Realmが原因でクラッシュすることが多すぎたのでSQLiteに自動的に縮退する仕組みを作った」件について書きます。 Realmのバージョンは少し古くて 0.84.1 で

ありがたいことにまだ色々と反応を頂いています。 animane.hatenablog.com animane.hatenablog.com 斜め上の発想なのは自覚しているので、もう少し真面目に考えてみます。 前の記事でも書きましたが、サーバー側のリソースをあまり使いたくないというところから発想しています。 お金も人も揃っているなら、従来通りの手法がベターと考えています。 ただ、サーバーが数100台の規模で行っているサービスで、用途にあうなら検証してみもいいと思います。 今までサーバー側で行っていた計算処理をクライアントに移せるので、かなりのコスト削減が可能になるかも知れません。 密結合じゃね？ これはもうその通りなんですね。 最近のマイクロサービス的な考えからは真逆の考えだと思います。 Web向けには使えない手法なので、APIの提供を考えるとJSONとかの方がいいですね。 もしアプリのみの

軽い気持ちで投稿したら、思わぬ反響を頂いたこの話。 賛否両論で色々な意見を頂きました。 問題点も含めてある程度メリット・デメリットが見えてきたので、最後にまとめてみます。 ブコメ、Twitterで色々と意見を頂いた方々ありがとうございました。 この場を借りてお礼申し上げます。 前回までのおさらい クライアントとサーバー間で何らかのデータの受け渡しをする時に、 よく使われるフォーマットとしてJSONやXMLがあります。 構造がシンプルなテキストで汎用性が高いため、あらゆるプラットフォーム間の差異を吸収するフォーマットとしてメジャーな存在です。 モバイルアプリも例外ではないのですが、JSONなどを使わずにSQLiteのDBファイルを直接渡してやりとりするというのが先日書いた記事です。 SQLiteはクロスプラットフォームな上に1ファイルで完結するので、1つのファイルで様々なプラットフォームから

Visual Studio で SQLite を使うには、NuGet で System.Data.SQLite をインストールすれば良いです。 導入手順 Visual Studio のメニューバーから [ツール] → [NuGet パッケージ マネージャー] → [ソリューションの NuGet パッケージの管理] を選択すると、NuGet パッケージ管理ダイアログが表示されます。 ダイアログの右上の検索ボックスに SQLite と入力してオンラインからパッケージを検索します。 System.Data.SQLite のインストールボタンを押してインストールします。 利用方法 以下のページのサンプルコードが参考になります。 C#/.NET で SQLite を使う基本中のキホン | うめつる開発室

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SQLiteでテーブルにデータを追加する際、あれば更新なければ追加ということがしたかったので 1.あるかどうかのチェックをSELECT文 2-1.あればUPDATE文 2-2.なければINSERT文 という形で実装していたのですが、なければSELECT→INSERT、あればDELETE→INSERTという動きになります。常に2回SQLを発行するのがもったいない。 他のDBでは、1文で処理できるSQLがあるのですが(OracleのMERGE、MySQLのON DUPLICATE KEY)、SQLiteでは無いと思っていました。 よくよく調べてみると、INSERT OR REPLACEというのがあって、INSERT時にPRIMARY KEY制約、UNIQUE制約で重複していればDELETEを自動でしてくれるみたいです。 INSERT OR REPLACE INTO テーブル名 VALUES (

はじめに この記事は「Android Advent Calendar 2014」の5日目の記事です。 追記(2015/12/19) 2015年版を書きました。どうぞご覧下さいませ。 天下一「AndroidのORM」武道会（2015年版） - Qiita tl;dr 3行でまとめ へ移動↓ AndroidのORM事情 スマートフォンアプリでは、ネットワークから取得したデータの保持や、ユーザーが入力したデータの保持、その他いろいろなデータの管理にSQLiteデータベースを使用することが多いと思われます。 これらはAndroidの標準APIで操作できますが ―一度やってみればわかりますが― 非常にめんどくさく、思わず険しい顔になってしまいます。 そんなAndroidのSQLite操作を楽に行うため(そして実装時間節約のため)、O/Rマッパー(ORM)を導入するのは良い判断だと思います。 ところが

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

[This article is for Windows 8.x and Windows Phone 8.x developers writing Windows Runtime apps. If you’re developing for Windows 10, see the latest documentation] Learn how to write code in Windows Store apps for Windows 8 that works with structured data in SQLite—a popular database that's familiar to Android app developers. Introduction Your app may need to work with data that's more complex than

今まで何度もスクレイピングとかクローリングをしてきたので、マエショリストの端くれとしてコツを公開すべきかなあ、と思い、公開します。 今日の題材は、CNET Newsです。私はウェブ文書にタグ付けをするという研究をしているのですが、そのための教師データとしてクローリングをします。 photo by Sean MacEntee 要件定義 CNET Newsから全ニュースを保存し、その本文をデータベースに保存します。これは、次のようなフローに書き下すことができます。 全URLを取得し、データベースに保存 データベースにある全URLをダウンロードする 保存した全ページを解析して、本文をデータベースに保存する という流れです。これらは独立していますから、それぞれどの言語で解析しても構いません。しかし後述しますが、「あとから追いやすくする」「適材適所」といったあたりを気をつけて、言語選択をするべきだと

概要 これまで「Hiveからデータ取得・簡単な加工→Pythonで加工・分析」 という流れで作業していたのですが、 Hive→SQLite→Pythonという流れにしたところ進捗が改善されたので、 SQLiteの簡単な使い方とPythonによるSQLユーザ定義関数の組込方法 についてメモを残しておきます。 特にユーザ定義関数の組込を自由に出来ると、 分析する際、相当楽になるということに気付きました。 SQLite挟むことで何がどう改善されたの？ Hiveはデカいデータをゴリゴリ取ってくる分には SQLちょっと書くだけで済むので大変便利ですが、 初動遅いためちょこちょこ小さいデータを何度も取ろうとするとストレス溜まります。 そのため、これまではある程度のデータをまとめてHiveで落としてきて Pythonで加工してから分析するという流れを取っていました。 ただ加工するために似たようなコード何