Примеры данных и программ

Для правильной работы сайта нужны не только файлы с кодом страниц, но и базы данных. Для взаимодействия с БД используются системы управления базами данных (СУБД). В этой статье я расскажу о базах данных и СУБД, их разновидностях и основных отличиях.

Как хранится информация в БД

В основе всей структуры хранения лежат три понятия:

• База данных;
• Таблица;
• Запись.

База данных

База данных — это высокоуровневное понятие, которое означает объединение совокупности данных, хранимых для выполнения одной цели.
Если мы делаем современный сайт, то все его данные будут храниться внутри одной базы данных. Для сайта онлайн-дневника наблюдений за погодой тоже понадобится создать отдельную базу данных.

Таблица

По отношению к базе данных таблица является вложенным объеком. То есть одна БД может содержать в себе множество таблиц.
Аналогией из реального мира может быть шкаф (база данных) внутри которого лежит множество коробок (таблиц).

Основы Программирования — #1 — Логика. Алгоритмы

Таблицы нужны для хранения данных одного типа, например, списка городов, пользователей сайта, или библиотечного каталога.
Таблицу можно представить как обычный лист в Excel-таблице, то есть совокупность строк и столбцов.
Наверняка каждый хоть раз имел дело с электронными таблицами (MS Excel).
Заполняя такую таблицу, пользователь определяет столбцы, у каждого из которых есть заголовок. В строках хранится информация.
В БД точно также: создавая новую таблицу, необходимо описать, из каких столбцов она состоит, и дать им имена.

Запись

Запись — это строка электронной таблицы.
Это неделимая сущность, которая хранится в таблице. Когда мы сохраняем данные веб-формы с сайта, то на самом деле добавляем новую запись в какую-то из таблиц базы данных. Запись состоит из полей (столбцов) и их значений. Но значения не могут быть какими угодно.
Определяя столбец, программист должен указать тип данных, который будет храниться в этом столбце: текстовый, числовой, логический, файловый и т.д. Это нужно для того, чтобы в будущем в базу не были записаны данные неверного типа.

Соберем всё вместе, чтобы понять, как будет выглядеть ведение дневника погоды при участии базы данных.

• Создадим для сайта новую БД и дадим ей название «weather_diary».
• Создадим в БД новую таблицу с именем «weather_log» и определим там следующие столбцы:

• Город (тип: текст);
• День (тип: дата);
• Температура (тип: число);
• Облачность (тип: число; от 0 (нет облачности) до 4 (полная облачность));
• Были ли осадки (тип: истина или ложь);
• Комментарий (тип: текст).

Теперь можно быть уверенными, что наблюдения наших пользователей не пропадут, и к ним всегда можно будет получить доступ.

Реляционная база данных

Английское слово „relation“ можно перевести как связь, отношение.
А определение «реляционные базы данных» означает, что таблицы в этой БД могут вступать в отношения и находиться в связи между собой.

Учить/Не учить. Вся База Программирования.

Что это за связи?
Например, одна таблица может ссылаться на другую таблицу. Это часто требуется, чтобы сократить объём и избежать дублирования информации.
В сценарии с дневником погоды пользователь вводит название своего города. Это название сохраняется вместе с погодными данными.
Но можно поступить иначе:

• Создать новую таблицу с именем „cities“.
• Все города в России известны, поэтому их все можно добавить в одну таблицу.
• Переделать форму, изменив поле ввода города с текстового на поле типа «select», чтобы пользователь не вписывал город, а выбирал его из списка.
• При сохранении погодной записи, в поле для города поставить ссылку на соответствующую запись из таблицы городов.

Так мы решим сразу две задачи:

• Сократим объём хранимой информации, так как погодные записи больше не будут содержать название города;
• Избежим дублирования: все пользователи будут выбирать один из заранее определённых городов, что исключит опечатки.

Связи между таблицами в БД бывают разных видов.
В примере выше использовалась связь типа «один-ко-многим», так как одному городу может соответствовать множество погодных записей, но не наоборот!
Бывают связи и других типов: «один-к-одному» и «многие-ко-многим», но они используются значительно реже.

PHP. Профессиональная веб-разработка В асинхронном форматеПо цене 780 €

Что такое СУБД и SQL

Именно с СУБД имеют дело потребители, то есть мы с вами. Современные СУБД позволяют обрабатывать не только тексты или графику, но и медиафайлы (аудио и видео файлы).

Любой программный продукт имеет свой язык, при помощи которого он управляется. Не исключение и СУБД. Один из основных языков для общения с СУБД является язык SQL (structured query language — язык структурированных запросов).

Стоит отметить, что по характеру использования СУБД делятся на однопользовательские (для одного пользователя – локального компьютера) и много пользовательские (для сетей).

Я уверен вы не думаете, что существует одна универсальная СУБД. И правильно, их десятки. В рамках этого раздела мы ограничим себя работой с бесплатной и самой распространенной СУБД MySQL.

СУБД MySQL

СУБД MySQL работает только с реляционными базами данных. Реляционные базы данных наиболее просты для первичного изучения. Кроме этого они используются на всех хостингах и серверах для массового пользования.

Осталось дать понятие реляционная база данных. Это простые таблицы, в которых есть информационные строки и столбцы. Пересечение строки и столбца называют ячейкой. Вся база данных состоит из нескольких или многих таблиц, причем, все таблицы между собой взаимодействуют.

Статьи по теме «База данных»

• PhpMyAdmin на локальном сервере
• Что такое база данных — понятие база данных в информатике
• Функции СУБД обеспечивающие управление базой данных
• Классификация баз данных
• Устройство реляционной базы данных
• Первичный ключ и внешний ключ таблиц реляционных баз данных
• Концептуальная модель базы данных — диаграмма связи между объектами
• Понятие и назначение SQL запроса
• SQL запрос для создания таблицы базы данных — оператор CREATE TABLE
• SQL запрос INSERT INTO — наполнить базу данных информацией
• SQL ALTER TABLE — sql запрос на модификацию таблицы базы данных

Похожие статьи:

• Понятие и назначение SQL запроса
• Функции СУБД обеспечивающие управление базой данных
• Урок 3, Установка MySQL
• PhpMyAdmin на локальном сервере
• 4 Урок, Базовые команды SQL

Виды баз данных

• Фактографическая – содержит краткую информацию об объектах некоторой системы в строго фиксированном формате;
• Документальная – содержит документы самого разного типа: текстовые, графические, звуковые, мультимедийные;
• Распределённая – база данных, разные части которой хранятся на различных компьютерах, объединённых в сеть;
• Централизованная – база данных, хранящихся на одном компьютере;
• Реляционная – база данных с табличной организацией данных;
• Неструктурированная (NoSQL) — база данных, в которой делается попытка решить проблемы масштабируемости и доступности за счёт атомарности (англ. atomicity) и согласованности данных, но не имеющих четкой (реляционной) структуры.

Одно из основных свойств БД – независимость данных от программы, использующих эти данные. Работа с базой данных требует решения различных задач, основные из них следующие:

• создание базы;
• запись данных в базу;
• корректировка данных;
• выборка данных из базы по запросам пользователя.

Задачи этого списка называются стандартными.

Следующее понятие, связанное с базой данных: программа для работы с базой данных – это программа, которая обеспечивает решение требуемого комплекса задач. Любая подобная программа должна уметь решать все задачи стандартного набора.

База данных в разных системах имеет различную структуру.

В ПВЭМ обычно используются реляционные БД – в таких базах файл является по структуре таблицей. В ней столбцы называются полями, строки – записями.

В БД содержатся банные некоторого множества объктов. Каждая запись содержит данные одного объекта. Каждая такая БД определяется именем файла, списком полей, шириной полей. Например, БД Школа (Ученик, Класс, Адрес).

Примером БД может служить расписание движения поездов или автобусов. Здесь каждая строчка – запись отражает данные строго одного объекта. База включает поля: номер рейса, маршрута следования, время отправления и т.д.

Классическим примером БД является и телефонный справочник. Запрос к базе данных – это предписание, указывающее, какие данные пользователь желает получить из базы.

Некоторые запросы могут представлять собой серьёзную задачу, для решения которой потребляется составлять сложную программу. Например, запрос к базе – автобусному расписанию: определить разницу в среднем интервале отправления автобусов из Ростова в Таганрог и из Ростова в Шахты.

Объекты для работы с базами данных

Для создания приложения, позволяющего просматривать и редактировать базы данных, нам потребуется три звена:

• набор данных
• источник данных
• визуальные элементы управления

В нашем случае эта триада реализуется в виде:

Table подключается непосредственно к таблице в базе данных. Для этого нужно установить псевдоним базы в свойстве DataBaseName и имя таблицы в свойстве TableName, а затем активизировать связь: свойство Active = true .

Однако, поскольку Table является невизуальным компонентом, хотя связь с базой и установлена, пользователь не в состоянии увидеть какие – либо данные. Поэтому необходимо добавить визуальные компоненты, отображающие эти данные. В нашем случае это сетка DBGrid. Сетка сама по себе «не знает», какие данные ей нужно отображать, её нужно подключить к Table, что и делается через компонент – посредник DataSource .

А зачем нужен компонент – посредник? Почему бы сразу не подключаться к Table?

Допустим, несколько визуальных компонентов – таблица, поля ввода и т.п. подключены к таблице. А нам нужно быстро переключить их все на другую подобную таблицу. С DataSource это сделать несложно — достаточно просто поменять свойство DataSe t, а вот без DataSource пришлось бы менять указатели у каждого компонента.

Приложения баз данных – нить, связывающая БД и пользователя:

БД => набор данных –=> источник данных => визуальные компоненты => пользователь

• Table(таблица, навигационный доступ)
• Query(запрос, реляционный доступ)

• Сетки DBGrid, DBCtrlGrid
• Навигатор DBNavigator
• Всяческие аналоги Lable, Editи т.д.
• Компоненты подстановки

Особенности реляционных данных

Главная особенность — все объекты хранятся в виде набора 2-мерных таблиц. Каждая таблица включает в себя набор столбцов, где указываются следующие параметры:- название;- тип данных (число, строка и т. д.).

Вторая важная особенность заключается в том, что число столбцов фиксировано. Это значит, что структура БД известна заранее, при этом количество рядов либо строк данных практически не ограничено. Грубо говоря, строки в реляционных БД — есть объекты, хранимые в базе.

По большему счёту, БД — это абстрактное понятие, а в случае с реляционной структурой таблица — есть не более чем удобный способ хранения информации. Причём набор таблиц превращается в базу данных тогда, когда он связан логически. А чтобы этим всем управлять, используют СУБД. Классический пример СУБД — система управления MySQL. Иными словами, СУБД MySQL — есть программное воплощение математических идей.

Требования к проектированию БД

О видах и особенностях реляционных БД мы уже поговорили. Теперь давайте подробнее обсудим сложности их проектирования. В данном случае этот процесс начинается с постановки задач, исходя из нужных требований, особенностей использования, недостатков либо достоинств той либо иной системы управления. В случае с СУБД MySQL необходимо правильно составить общую структуру.

Требования обычно следующие:1. База данных должна быть относительно простой в плане обработки информации.2. Она должна быть максимально компактной и неизбыточной настолько, насколько это возможно без ущерба для функциональности.

Возможны и другие требования, причём нередко они противоречат друг другу. Именно поэтому важно найти оптимальный баланс с точки зрения архитектуры, учитывая назначение конечного продукта.

Так как проектирование — важнейший процесс, им занимается проектировщик. Обычно к работе привлекают профессиональных администраторов серверов либо архитекторов БД, имеющих большой практический опыт. Нужно четко понимать, что проектируется и какие результаты должны получиться на выходе. Это бывает непросто, так как, если речь идёт о серьёзных проектах, готовая структура может включать в себя десятки и сотни таблиц, которые бывают связаны друг с другом как простыми, так и замысловатыми способами.

Результат проектирования — диаграмма или схема. Это подробное схематическое описание, в котором указываются, какие данные будут храниться, сколько столбцов в таблице, тип столбцов в таблице, как связаны таблицы между собой и многое другое. При правильном и грамотном проектировании система будет работать стабильно и без сбоев. В обратном случае ожидайте проблем, так как нет ничего хуже, чем ошибиться на этапе построения архитектуры проекта.

Если вы хотите овладеть базами данных на высоком профессиональном уровне, записывайтесь на соответствующий курс в OTUS. Практикующие эксперты научат вас особенностям управления БД и тому, как эффективно взаимодействовать с любой реляционной СУБД, используя для этого язык структурированных запросов SQL.

Поделитесь в соц.сетях:

Источник: pozharnyj-expert.ru

Что такое базы данных?

В самом широком определении база данных — это любой набор взаимосвязанной информации. Когда вы пишете список покупок на листе бумаги, вы создаете небольшой аналог базы данных. Но каково определение базы данных в информатике? В этом контексте база данных представляет собой информацию, которая хранится в виде данных в компьютерной системе, наподобие перечня товаров в местном продуктовом магазине.

Для чего используются базы данных?

Базы данных используются для хранения и упорядочения данных, чтобы упростить управление ими и доступ к ним. Так как набор таких данных растет и работа с ними усложняется, становится гораздо труднее организовать их, а также обеспечить их доступность и безопасность. Для этого используются системы управления базами данных (СУБД), которые включают в себя слой средств управления базами данных.

Что такое данные?

Данные — это любая записываемая и хранимая информация об отдельном человеке, месте, предмете или объекте — это называется сущностью, — а также атрибуты этой сущности.

Например, если вы собираете и сохраняете информацию о местных ресторанах, каждый такой ресторан является одной сущностью, а его название, адрес и рабочие часы представляют собой атрибуты этой сущности. Вся информация, которую вы собираете и сохраняете о любимых ресторанах, — это данные.

Типы баз данных

В целом типы баз данных делятся на реляционные и нереляционные. Реляционные базы данных хорошо структурированы и поддерживают язык SQL (Structured Query Language). Нереляционные базы данных отличаются большим разнообразием и поддерживают различные структуры данных. Так как многие нереляционные базы данных не используют язык SQL, их часто называют базами данных NoSQL.

Типы структур данных

Структуры таблиц — это структуры реляционных баз данных, в которых данные упорядочены в строки и столбцы, где строки содержат данные о сущности, а столбцы — атрибуты сущностей. В широких таблицах или хранилищах широких столбцов используются разреженные столбцы с пустыми атрибутами, что позволяет значительно увеличить общее количество столбцов в таблице. Так как некоторые области являются пустыми, широкие таблицы — это пример нереляционной структуры данных.

В линейных структурах элементы объединяются в последовательность.

Массив

Связанный список

Двоичное дерево

В древовидных структурах элементы базы данных упорядочены в виде иерархической базы данных узлов со связями »родительский элемент — дочерний элемент», которые исходят от одного корневого узла.

Граф

В графовой структуре элементы базы данных упорядочены в виде неиерархической сети узлов со сложными связями между ними.

Хэш-таблица

В структурах на основе хэша ключи сопоставляются со значениями с помощью хэш-функций, которые связывают соответствующие данные, назначая индексы хэш-таблицам.

Документоориентированные базы данных

В документоориентированной базе данных большие объемы информации об одной сущности объединены в один объект (документ), отделенный от других объектов. Объекты необязательно должны быть сопоставлены друг с другом. Это позволяет изменить один такой объект, не затрагивая другие.

Реляционные базы данных

В реляционной базе данных (наиболее распространенный тип) данные упорядочены в таблицы, содержащие сведения о каждой сущности и представляющие предварительно определенные категории в виде строк и столбцов. Эти структурированные данные являются эффективными и гибкими в контексте доступа.

Нереляционные базы данных

В нереляционных базах данных хранятся неструктурированные или полуструктурированные данные. В них не используются таблицы со столбцами и строками, как в реляционных базах данных. Вместо этого используется модель хранилища, оптимизированная в соответствии с конкретными требованиями типов хранимых данных. Нереляционные базы данных позволяют быстро обращаться к большим наборам распределенных данных, обновлять их и анализировать.

Примеры нереляционных баз данных: MongoDB, Azure Cosmos DB, DocumentDB, Cassandra, Couchbase, HBase, Redis и Neo4j.

Некоторые нереляционные базы данных называют базами данных NoSQL. Термин NoSQL применяется к хранилищам данных, которые не используют SQL или используют не только SQL для запросов. Вместо этого базы данных NoSQL используют другие языки и конструкции для запроса данных. Многие базы данных NoSQL поддерживают SQL-совместимые запросы, но способ их выполнения обычно отличается от используемого традиционной реляционной базой данных для такого же SQL-запроса.

Для одного из типов нереляционной базы данных — базы данных объектов — используется объектно-ориентированное программирование. Объекты кодируются с данными о состоянии (фактические данные), которые хранятся в поле или переменной, и поведении, которые можно отобразить с помощью метода или функции. Объекты могут храниться в постоянном хранилище, а также считываться и сопоставляться напрямую без использования API или какого-либо средства. Это обеспечивает более быстрый доступ к данным и более высокую производительность. При этом базы данных объектов не так популярны, как другие типы баз данных, и их обслуживание может оказаться сложной задачей.

Выполняющиеся в памяти базы данных и кэши

Все данные в выполняющихся в памяти базах данных хранятся на оперативном запоминающем устройстве (ОЗУ). При отправке запроса к такой базе данных или ее обновлении вы осуществляете доступ к основной памяти напрямую. При этом диск не задействуется. Данные загружаются быстро, так как доступ к основной памяти (которая расположена рядом с процессором на системной плате) осуществляется гораздо быстрее, чем доступ к диску.

Выполняющиеся в памяти базы данных обычно используются для хранения копий часто используемых сведений, таких как данные о цене или наличии товара. Такой процесс называется кэшированием. Копия кэшируемых данных сохраняется во временном расположении, поэтому они загружаются быстрее при следующем запросе. Узнайте больше о кэшировании.

Примеры баз данных

Базы данных могут показаться чем-то загадочным, но большинство из нас взаимодействуют с ними каждый день. Вот некоторые распространенные примеры реляционных баз данных, баз данных NoSQL и выполняющихся в памяти баз данных:

Финансовые транзакции

Банки используют базы данных для отслеживания транзакций клиентов — от запросов данных о балансе до перевода средств между счетами. Эти транзакции должны выполняться практически мгновенно, а данные из огромных объемов транзакций всегда должны быть актуальными. Поэтому банки используют веб-системы обработки транзакций, созданные на основе реляционных баз данных, которые могут обрабатывать большое количество запросов от клиентов, а также обеспечить частое изменение данных из транзакций и малое время отклика.

Каталоги для электронной коммерции

Если у вас есть веб-сайт электронной коммерции, каталог продуктов будет содержать отдельные продукты со своим набором атрибутов. В документоориентированной базе данных, например нереляционной базе данных, используются отдельные документы для описания всех атрибутов одного продукта. Вы можете изменять атрибуты в документе, не затрагивая другие продукты. Выполняющиеся в памяти базы данных обычно используются для кэширования часто используемых данных электронной коммерции, например данных о наличии товара и его цене, чтобы ускорить получение данных и снизить нагрузку на базу данных.

Социальные сети

При присоединении к социальным сетям ваша информация добавляется в нереляционную базу данных всех пользователей этой сети. Когда вы общаетесь с другими пользователями этой сети, вы становитесь частью графа социальной сети. Поэтому вы можете видеть отфильтрованный список друзей и рабочих контактов, а также находить новых людей, связанных с этими друзьями и контактами.

Персонализированные результаты поиска

Нереляционные базы данных используются для персонализации в сети. Этот процесс стал настолько распространенным, что вы можете даже не замечать его. При бронировании авиабилета на туристическом веб-сайте вам также будут предлагаться варианты для бронирования отелей и аренды автомобилей. База данных веб-сайта содержит огромный объем неструктурированной информации (сведения о перелете, предпочтения в путешествиях, данные о предыдущем бронировании отелей и аренды автомобилей), которая используется для предоставления персонализированных предложений, чтобы сэкономить ваше время и деньги, а также минимизировать усилия. Выполняющиеся в памяти базы данных точно так же используются как хранилище данных сеансов для эффективного хранения временных данных пользователей, таких как параметры поиска или данные корзины, при использовании приложения.

Бизнес-аналитика

Если организациям нужно получить полезные сведения из собственных данных, для управления аналитикой они могут использовать реляционные базы данных. Например, служба технической поддержки может отслеживать проблемы клиентов по различным характеристикам, включая тип проблемы, время решения проблемы и качество обслуживания клиентов. В реляционной базе данных, использующей структуру таблицы, данные о проблемах клиентов будут одновременно упорядочиваться только по двумя измерениям. Но в аналитической веб-системе обработки специалисты службы поддержки могут одновременно просматривать несколько таблиц, что позволяет реализовать многомерный анализ для быстрой обработки больших объемов данных.

Системы управления базами данных

Для управления данными администраторы баз данных используют системы управления базами данных (СУБД), особенно при работе с большими данными. Большие данные — это огромные объемы структурированных и неструктурированных данных, которые система часто получает в реальном или почти реальном времени. СУБД также помогает управлять данными, которые используются в нескольких приложениях, или данными, находящимися в нескольких расположениях.

Разные системы управления базами данных предлагают разные уровни организации, масштабируемости и применения. При выборе СУБД учитывается не только тип упорядочиваемых данных и способ доступа к ним, но и место расположения данных, тип архитектуры базы данных и способ масштабирования.

Где расположены ваши данных: в облаке, локально или в обеих средах?

В локальных базах данных данные размещаются на частном оборудовании на месте (часто называется частным облаком). Чтобы увеличить объем данных, администраторы баз данных должны убедиться, что на локальных серверах достаточно свободного места, или же расширить инфраструктуру, добавив оборудование для создания нужного пространства.

В облачных базах данных структурированные или неструктурированные данные расположены на частной, общедоступной или гибридной платформе облачных вычислений (т. е. на платформе, объединяющей частное и общедоступное облачное хранилище). Так как облачные базы данных предназначены для виртуализованной среды, они обеспечивают высокий уровень масштабируемости и доступности. Они также помогают снизить затраты, так как вам не нужно покупать много оборудования и вы будете платить только за используемое хранилище.

Ваша база данных имеет централизованную, распределенную или федеративную архитектуру?

В централизованной базе данных все данные находятся в одной системе. Эта единая система — точка доступа для всех пользователей.

Распределенная база данных может охватывать реляционные и нереляционные базы данных. В распределенных базах данных данные хранятся в нескольких физических расположениях — на нескольких локальных компьютерах или в сети взаимосвязанных компьютеров.

В федеративной базе данных несколько отдельных баз данных, работающих на независимых серверах, объединены в один большой объект. Блокчейн — это один из видов федеративной базы данных для безопасного управления реестрами финансовых операций и другими записями транзакций.

Какое масштабирование вы будете использовать при увеличении объема данных: вертикальное или горизонтальное?

Вертикальное увеличение (или уменьшение) масштаба — это процесс добавления ресурсов (например, памяти или более мощных ЦП) для существующего сервера.

Горизонтальное увеличение (или уменьшение) масштаба реализуется путем добавления (удаления) компьютеров в пуле ресурсов.

В отличие от вертикального масштабирования, горизонтальное масштабирование позволяет продлить жизненный цикл существующего оборудования, выполнить модернизацию без привязки к поставщику, сократить затраты и создать долгосрочные перспективы в контексте гибкости.

Базы данных Azure

Упростите операции с данными, используя полностью управляемые базы данных, которые позволяют автоматизировать возможности масштабирования, управления доступом и защиты. Доступны реляционные базы данных, базы данных NoSQL и выполняющиеся в памяти базы данных, которые работают на основе защищаемых ядер и ядер с открытым кодом.

• Обзор баз данных в Azure и поиск подходящей базы данных
• Подробнее о переносе баз данных в Azure
• Создание управляемой облачной базы данных с помощью бесплатной учетной записи Azure
• Найдите нужный продукт базы данных на Azure

Знакомство с семейством баз данных Azure SQL

Объедините все решения SQL в портфель без ущерба для совместимости. Переносите, модернизируйте и развертывайте приложения удобным для вас способом из пограничной среды в облако с помощью знакомой технологии SQL Server.

• Обзор баз данных в Azure и поиск подходящей базы данных
• Подробнее о базе данных SQL Azure
• Изучите основы Azure SQL в интерактивном пути обучения.

Уверенное масштабирование с использованием Базы данных Azure для PostgreSQL

База данных Azure для PostgreSQL позволяет быстро и уверенно масштабировать рабочую нагрузку, обеспечивая высокий уровень доступности, оптимизацию производительности на основе ИИ и повышенный уровень защиты базы данных.

Создание высокопроизводительных приложений с использованием Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB — это полностью управляемая база данных NoSQL с открытыми API и гарантированной скоростью для любого масштаба.

Эффективная обработка больших объемов трафика с помощью Кэша Azure для Redis

Кэш Azure для Redis позволяет одновременно и практически мгновенно обрабатывать запросы тысяч пользователей, добавляя слой быстрого кэширования в архитектуру приложения.

Начните создавать приложения с Azure

Попробуйте службы облачных вычислений Azure бесплатно в течение 30 дней или начните работу с оплатой по мере использования. Никаких предварительных обязательств — вы можете отменить подписку в любое время.

Источник: azure.microsoft.com

Использование простой базы данных SQLite в Android-приложении

В этом руководстве я подробно расскажу о том, как использовать базу данных Android SQLite .

Что такое SQLite

SQLite — это система управления реляционными базами данных, похожая на Oracle , MySQL , PostgreSQL и SQL Server . Она реализует большую часть стандарта SQL , но в отличие от четырех упомянутых выше СУБД она не поддерживает модель « клиент-сервер ». Скорее, она встроена в конечную программу. Это означает, что можно связать базу данных SQLite с приложением и получить доступ ко всем возможностям БД в своем приложении.

Данная СУБД совместима как с Android , так и с iOS , и каждое приложение может создавать и использовать базу данных SQLite . В Android контакты и медиа хранятся и ссылаются на БД SQLite . Она является наиболее используемой СУБД в мире и самым распространенным программным обеспечением . Чтобы узнать о базах данных SQLite как можно больше, посетите официальный сайт SQLite .

Подготовка

Чтобы включить привязку данных в приложении, нужно добавить в файл build.gradle следующий код:

dataBinding.enabled = true

Чтобы использовать как RecyclerView , так и CardView для отображения списков, нужно включить соответствующие библиотеки в разделе зависимостей в файле build.gradle :

dependencies

Чтобы задействовать все возможности базы данных SQLite , лучше изучить синтаксис SQL .

Описание примера приложения

В нашем Android SQLite примере мы создадим две таблицы: Employer и Employee . Таблица Employee будет содержать ссылку на внешний ключ таблицы Employer . Мы рассмотрим, как вставлять, выбирать, обновлять и удалять строки из таблиц. Я также продемонстрирую, как вывести элементы, выбранные из базы данных SQLite в RecyclerView ( список ) и в Spinner .

У нас есть MainActivity , из которого можно перейти к EmployerActivity ( для работы с таблицей Employer ) или к EmployeeActivity ( для работы с таблицей Employee ):

Классы хранения базы данных SQLite

Классы определяют то, как данные хранятся в базе. SQLite сохраняют значения с помощью пяти доступных классов хранения:

• NULL — нулевое значение;
• INTEGER — для целых чисел, содержащих от 1 до 8 байтов;
• REAL — числа с плавающей запятой;
• TEXT — текстовые строки, хранящиеся с использованием кодировки базы данных ( UTF-8 или UTF-16 );
• BLOB — двоичные данные, хранящиеся точно так, как они были введены.

Определение таблиц

Поскольку база данных SQLite является локальной, нужно обеспечить, чтобы приложение создавало таблицы и по мере необходимости сбрасывало их.

Начнем с Android SQLite query создания таблицы Employer , а затем перейдем к EmployerActivity .

Рекомендуется размещать логику создания базы х SQLite в классе. Это облегчает устранение возможных неполадок. Назовем наш класс SampleDBContract :

public final class SampleDBContract < private SampleDBContract() < >public static class Employer implements BaseColumns < public static final String TABLE_NAME = «employer»; public static final String COLUMN_NAME = «name»; public static final String COLUMN_DESCRIPTION = «description»; public static final String COLUMN_FOUNDED_DATE = «date»; public static final String CREATE_TABLE = «CREATE TABLE IF NOT EXISTS » + TABLE_NAME + » (» + _ID + » INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, » + COLUMN_NAME + » TEXT, » + COLUMN_DESCRIPTION + » TEXT, » + COLUMN_FOUNDED_DATE + » INTEGER» + «)»; >>