🍺业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
大家好！我是只谈技术不剪发的 Tony 老师。
如果问你哪个数据库产品是世界上使用最多的数据库，你认为是 Oracle、MySQL 还是 Microsoft SQL Server？
以上都不是，世界上安装使用最多的数据库是 SQLite。没错，就是这个小巧的嵌入式数据库引擎。所有的手机、电脑、浏览器以及无数的应用程序都内置了 SQLite 数据库，PHP 和 Python 语言也内置的 SQLite 支持，预计正在使用的 SQLite 数据库达到了一万亿（1012）以上。
无论对于开发/测试人员、数据分析师/科学家、IT 运维人员还是产品经理，SQLite 都是一个非常有用的工具。本文就带大家回顾一下 SQLite 提供的一些实用功能。如果觉得文章有用，欢迎评论📝、点赞👍、推荐🎁
命令行工具
SQLite 提供了一个非常方便的数据库控制台，也就是 Windows 系统上的 sqlite3.exe 或者 Linux / macOS 系统上的 sqlite3。对于数据分析师来说，它比 Excel 强大，但是比 Python pandas 简单。用户可以通过命令导入 CSV 文件，导入时会自动创建相应的数据表：
> .import --csv city.csv city
> select count(*) from city;
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SQLite 命令行工具支持各种 SQL 语句，同时以 ASCII 风格显示查询结果：
select
century || ' century' as dates,
count(*) as city_count
from history
group by century
order by century desc;
┌────────────┬────────────┐
│ dates │ city_count │
├────────────┼────────────┤
│ 21 century │ 1 │
│ 20 century │ 263 │
│ 19 century │ 189 │
│ 18 century │ 191 │
│ 17 century │ 137 │
│ ... │ ... │
└────────────┴────────────┘
查询结果可以被导出到各种 SQL 命令、CSV、JSON、Markdown 以及 HTML 格式的文件。例如：
.mode json
.output city.json
select city, foundation_year, timezone from city limit 10;
.shell cat city.json
[
{ "city": "Amsterdam", "foundation_year": 1300, "timezone": "UTC+1" },
{ "city": "Berlin", "foundation_year": 1237, "timezone": "UTC+1" },
{ "city": "Helsinki", "foundation_year": 1548, "timezone": "UTC+2" },
{ "city": "Monaco", "foundation_year": 1215, "timezone": "UTC+1" },
{ "city": "Moscow", "foundation_year": 1147, "timezone": "UTC+3" },
{ "city": "Reykjavik", "foundation_year": 874, "timezone": "UTC" },
{ "city": "Sarajevo", "foundation_year": 1461, "timezone": "UTC+1" },
{ "city": "Stockholm", "foundation_year": 1252, "timezone": "UTC+1" },
{ "city": "Tallinn", "foundation_year": 1219, "timezone": "UTC+2" },
{ "city": "Zagreb", "foundation_year": 1094, "timezone": "UTC+1" }
]
如果你喜欢使用 BI 工具而不是控制台，常见的数据探索工具都支持 SQLite，例如 Metabase、Redash 以及 Superset 等。
原生 JSON
SQLite 可以非常方便地分析和转换 JSON 数据，用户可以直接从文件中查询数据，也可以将数据导入表中然后进行查询：
select
json_extract(value, '$.iso.code') as code,
json_extract(value, '$.iso.number') as num,
json_extract(value, '$.name') as name,
json_extract(value, '$.units.major.name') as unit
from
json_each(readfile('currency.sample.json'));
┌──────┬─────┬─────────────────┬──────────┐
│ code │ num │ name │ unit │
├──────┼─────┼─────────────────┼──────────┤
│ ARS │ 032 │ Argentine peso | peso │
│ CHF │ 756 │ Swiss Franc │ franc │
│ EUR │ 978 │ Euro │ euro │
│ GBP │ 826 │ British Pound │ pound │
│ INR │ 356 │ Indian Rupee │ rupee │
│ JPY │ 392 │ Japanese yen │ yen │
│ MAD │ 504 │ Moroccan Dirham │ dirham │
│ RUR │ 643 │ Russian Rouble │ rouble │
│ SOS │ 706 │ Somali Shilling │ shilling │
│ USD │ 840 │ US Dollar │ dollar │
└──────┴─────┴─────────────────┴──────────┘
无论 JSON 对象包含多少层嵌套，SQLite 都可以获取其中的数据：
select
json_extract(value, '$.id') as id,
json_extract(value, '$.name') as name
from
json_tree(readfile('industry.sample.json'))
where
path like '$[%].industries';
┌────────┬──────────────────────┐
│ id │ name │
├────────┼──────────────────────┤
│ 7.538 │ Internet provider │
│ 7.539 │ IT consulting │
│ 7.540 │ Software development │
│ 9.399 │ Mobile communication │
│ 9.400 │ Fixed communication │
│ 9.401 │ Fiber-optics │
│ 43.641 │ Audit │
│ 43.646 │ Insurance │
│ 43.647 │ Bank │
└────────┴──────────────────────┘
CTE 与集合运算
SQLite 支持通用表表达式（Common Table Expression）和连接查询。对于具有层级关系的数据（例如组织结构等），可以通过 WITH RECURSIVE 很方便地进行遍历。
with recursive tmp(id, name, level) as (
select id, name, 1 as level
from area
where parent_id is null
union all
select
area.id,
tmp.name || ', ' || area.name as name,
tmp.level + 1 as level
from area
join tmp on area.parent_id = tmp.id
)
select * from tmp;
┌──────┬──────────────────────────┬───────┐
│ id │ name │ level │
├──────┼──────────────────────────┼───────┤
│ 93 │ US │ 1 │
│ 768 │ US, Washington DC │ 2 │
│ 1833 │ US, Washington │ 2 │
│ 2987 │ US, Washington, Bellevue │ 3 │
│ 3021 │ US, Washington, Everett │ 3 │
│ 3039 │ US, Washington, Kent │ 3 │
│ ... │ ... │ ... │
└──────┴──────────────────────────┴───────┘
SQLite 还提供了 UNION、INTERSECT 以及 EXCEPT 集合运算符：
select employer_id
from employer_area
where area_id = 1
except
select employer_id
from employer_area
where area_id = 2;
基于其他字段的生成列也不在话下：
alter table vacancy
add column salary_net integer as (
case when salary_gross = true then
round(salary_from/1.04)
else
salary_from
end
);
生成列可以像其他普通字段一样查询：
select
substr(name, 1, 40) as name,
salary_net
from vacancy
where
salary_currency = 'JPY'
and salary_net is not null
limit 10;
统计函数
通过加载 stats 插件，SQLite 支持以下描述性统计：均值、中位数、百分位、标准差等。
.load sqlite3-stats
select
count(*) as book_count,
cast(avg(num_pages) as integer) as mean,
cast(median(num_pages) as integer) as median,
mode(num_pages) as mode,
percentile_90(num_pages) as p90,
percentile_95(num_pages) as p95,
percentile_99(num_pages) as p99
from books;
┌────────────┬──────┬────────┬──────┬─────┬─────┬──────┐
│ book_count │ mean │ median │ mode │ p90 │ p95 │ p99 │
├────────────┼──────┼────────┼──────┼─────┼─────┼──────┤
│ 1483 │ 349 │ 295 │ 256 │ 640 │ 817 │ 1199 │
└────────────┴──────┴────────┴──────┴─────┴─────┴──────┘
SQLite 比其他数据库管理系统提供的函数更少一些，不过可以通过扩展插件的方式获取额外的支持。这个项目按照不同的领域编译了一些常用的插件。
以下示例在控制台中描绘了一个数据分布图：
with slots as (
select
num_pages/100 as slot,
count(*) as book_count
from books
group by slot
),
max as (
select max(book_count) as value
from slots
)
select
slot,
book_count,
printf('%.' || (book_count * 30 / max.value) || 'c', '*') as bar
from slots, max
order by slot;
┌──────┬────────────┬────────────────────────────────┐
│ slot │ book_count │ bar │
├──────┼────────────┼────────────────────────────────┤
│ 0 │ 116 │ ********* │
│ 1 │ 254 │ ******************** │
│ 2 │ 376 │ ****************************** │
│ 3 │ 285 │ ********************** │
│ 4 │ 184 │ ************** │
│ 5 │ 90 │ ******* │
│ 6 │ 54 │ **** │
│ 7 │ 41 │ *** │
│ 8 │ 31 │ ** │
│ 9 │ 15 │ * │
│ 10 │ 11 │ * │
│ 11 │ 12 │ * │
│ 12 │ 2 │ * │
└──────┴────────────┴────────────────────────────────┘
性能
SQLite 可以支持数以亿计的数据行，在个人电脑上的普通 INSERT 语句也可以达到 10 万条/秒以上。如果使用虚拟表连接 CSV 文件，插入性能会更好：
.load sqlite3-vsv
create virtual table temp.blocks_csv using vsv(
filename="ipblocks.csv",
schema="create table x(network text, geoname_id integer, registered_country_geoname_id integer, represented_country_geoname_id integer, is_anonymous_proxy integer, is_satellite_provider integer, postal_code text, latitude real, longitude real, accuracy_radius integer)",
columns=10,
header=on,
nulls=on
);
.timer on
insert into blocks
select * from blocks_csv;
Run Time: real 5.176 user 4.716420 sys 0.403866
select count(*) from blocks;
3386629
Run Time: real 0.095 user 0.021972 sys 0.063716
很多人认为 SQLite 不适合作为 Web 应用后台数据库，因为它不支持并发访问。实际上这是一个谣传，在write-ahead log 模式下，SQLite 提供了并发读取。虽然只能单个进程写入，但是很多情况下已经足够了。
SQLite 非常适合小型网站和应用程序。sqlite.org 就是使用 SQLite 作为数据库，在不需要进行优化的情况下（每个页面大概包含 200 个查询请求），它可以处理每个月 70 万的访问量，同时性能超过 95% 的网站。
文档、图形以及全文搜索
SQLite 支持部分索引和表达式索引（函数索引），我们可以基于计算列创建索引，甚至将 SQLite 作为文档数据库使用：
create table currency(
body text,
code text as (json_extract(body, '$.code')),
name text as (json_extract(body, '$.name'))
);
create index currency_code_idx on currency(code);
insert into currency
select value
from json_each(readfile('currency.sample.json'));
explain query plan
select name from currency where code = 'EUR';
QUERY PLAN
`--SEARCH TABLE currency USING INDEX currency_code_idx (code=?)
有了 WITH RECURSIVE 查询，SQLite 也可以作为一个图形数据库使用，或者使用这个 simple-graph（Python 模块）。
SQLite 提供了内置的全文搜索功能：
create virtual table books_fts
using fts5(title, author, publisher);
insert into books_fts
select title, author, publisher from books;
select
author,
substr(title, 1, 30) as title,
substr(publisher, 1, 10) as publisher
from books_fts
where books_fts match 'ann'
limit 5;
┌─────────────────────┬────────────────────────────────┬────────────┐
│ author │ title │ publisher │
├─────────────────────┼────────────────────────────────┼────────────┤
│ Ruby Ann Boxcar │ Ruby Ann's Down Home Trailer P │ Citadel │
│ Ruby Ann Boxcar │ Ruby Ann's Down Home Trailer P │ Citadel │
│ Lynne Ann DeSpelder │ The Last Dance: Encountering D │ McGraw-Hil │
│ Daniel Defoe │ Robinson Crusoe │ Ann Arbor │
│ Ann Thwaite │ Waiting for the Party: The Lif │ David R. G │
└─────────────────────┴────────────────────────────────┴────────────┘
如果想要一个内存数据库作为中间计算模块，只需要一行 Python 代码就可以搞定：
db = sqlite3.connect(":memory:")
甚至可以支持多个连接访问：
db = sqlite3.connect("file::memory:?cache=shared")
更多功能
SQLite 还提供了许多其他的高级功能，例如窗口函数、UPSERT 语句、UPDATE FROM、generate_series() 函数、R-树索引、正则表达式、模糊查找以及 GEO 等。
如果你在寻找 SQLite 管理开发工具，推荐两款免费开源的工具：DBeaver 和 DB Browser for SQLite。
转载：https://blog.csdn.net/horses/article/details/116255214