«В чем же заключается преимущество?» — спросите вы, ну все дело в том, что в нем можно построить логику примерно из следующих выражений:

– Пользователь на шаге N?
– Сообщение содержит изображение и смайлик?
– Текст подходит под регулярное выражению «I am [a-zA-Z]+»?
– Время получения раньше/позже заданного?
– Это было нажатие на клавиатуре/обычное сообщение/inline-кнопка?

Большинство из этих правил могут быть в зависимости друг от друга, но об этом чуть позже.

Для начала, о чем я хочу рассказать:

1. Об идее проекта – зачем я это сделал, какие есть аналоги, но почему мне они не нравятся.
2. Архитектурных решениях, какие возникли трудности, как были решены.
3. Что получилось в итоге и стоило ли оно того, дальнейшее развитие.

Недавно мой знакомый Karl (имя изменено) проходил собеседование на должность DevOps и обратился ко мне с просьбой проверить его решение. Я почитал условие задачи и решил, что из нее бы вышел неплохой тест, поэтому немного расширил задачу и написал свою реализацию, а заодно попросил коллегу Alex подумать о своей реализации. Когда все три варианта были готовы, я сделал еще две сравнительные версии на C# и сел писать эту статью. Задача довольно проста, а соискатели находятся на неких ступенях эволюции из админов в программисты, которые я и хотел оценить.

Кому интересны грязные детали, необъективные тесты и субъективные оценки — прошу под кат.

Конечно, вы постоянно что-то редактируете и прекрасно умеете это делать. А что насчёт данных в мобильном приложении, когда на экране нужно разместить большое количество элементов? Не забудьте, что сделать это нужно максимально аккуратно для пользователя, эффективность которого напрямую зависит от удобства ввода. Задача перестаёт быть тривиальной.

Прочитав статью, вы узнаете, как:

• организовать структуру данных, чтобы их было удобно редактировать
• обеспечить «динамизм» вашему UI
• определять, изменилось ли что-то
• сохранять историю изменений
• сделать многопользовательский режим за 5 минут

В конце вас ждет готовый прототип с исходным кодом, демонстрирующим описанный подход.

Уязвимость информации, хранимой в базах данных, является одной из самых распространенных проблем безопасности iOS приложений. Многие программы предлагают пользователю использовать пароль для доступа к данным — но в большинстве случаев это никаким образом не влияет на то, в каком виде хранится сама информация. Таким образом, к данным таких приложений, как менеджеры паролей, блокноты, органайзеры, трекеры финансов, может получить доступ практически любой посторонний, в руках у которого окажется ваше устройство.

В данном посте база SQLite будет рассмотрена в разрезе, вы можете найти информацию о строении файла базы данных, о представлении данных в памяти, а также информацию о структуре и файловом представлении В – дерева.

В данном посте описаны внутренние таблицы SQLite: их строение и назначение.

В данном посте описана система блокировок и поддержания атомарности, согласованности, изолированности и надежности (ACID) в SQLite, а также алгоритмы записи и чтения из файла базы.

Купил я как-то Lenovo A706 — и был я им доволен, и доволен весьма. Нашлась, правда, пара связанных с самостоятельностью экрана глючков, хотя в целом — вполне годный аппарат. Но однажды, в одну темную-темную ночь на даче приключилась с ним беда. Лежал он себе и заряжался. Перед этим пропадал свет, и я специально на ночь отключил передачу данных, чтобы сберечь батарейку, если свет опять погаснет. И оставил я его лежать мордой вниз…

Для шифрования в SQLite были найдены следующие возможные решения:

• SEE — официальная реализация.
• wxSQLite — c++ wxWidgets обертка для шифрования SQLite.
• SQLCipher — использует в реализации openSSL.
• SQLiteCrypt — модифицированная реализация API.
• botansqlite3 — шифрующий кодек для SQLite3 использующий библиотеку botan.
• SQLiteCrypto — java API для Android, использует AES-256 и SHA-256.
• QtCipherSqlitePlugin — SQL плагин для Qt с поддержкой шифрования.

Из рассмотренных решений SEE, SQLiteCrypt and SQLiteCrypto требуют приобретения лицензии. SQLCipher доступен в версии Community Edition, но требует libcrypto.

Наиболее интересным решением из представленного списка, на мой взгляд, является QtCipherSqlitePlugin.
Плагин шифрует «на лету» и полностью интегрирован в API Qt.

SELECT * WHERE LOWER_FNC(name) like '%" + filterText + "%'"

При разработке Android приложения столкнулся с проблемой в запросе SQLite фильтра с русскими буквами. Для английской локализации проблем нет. Для других интернациональных раскладок некорректно обрабатывались заглавные буквы в запросе.
Немного разобравшись я наткнулся на следующее описание:

(18) Case-insensitive matching of Unicode characters does not work.

The default configuration of SQLite only supports case-insensitive comparisons of ASCII characters. The reason for this is that doing full Unicode case-insensitive comparisons and case conversions requires tables and logic that would nearly double the size of the SQLite library. The SQLite developers reason that any application that needs full Unicode case support probably already has the necessary tables and functions and so SQLite should not take up space to duplicate this ability.

Instead of providing full Unicode case support by default, SQLite provides the ability to link against external Unicode comparison and conversion routines.

Вероятно текущая реализация SQLite Android и есть

only supports case-insensitive comparisons of ASCII characters

Видел решение через CursorWrapper но решил все таки собрать свою версию SQLite и использовать addCustomFunction

Что из этого получилось читайте под катом

Как и во многих других приложениях, нам в мобильном ICQ приходится хранить достаточно много информации: сообщения, контакты и тому подобное. Когда количество запросов к этим данным достигает какого-то критического значения, приложение начинает тормозить. Долгий запуск, медленное открытие чата, медленная отправка сообщений, постоянные спиннеры — все это жутко напрягает. Чаще всего причиной тормозов является неудачная работа с данными. В статье я хочу поделиться нашим опытом рефакторинга структуры данных, оптимизации запросов и некоторыми удобными приемами для миграции.

Несколько слов об исходной задаче. Основная сущность у нас — профиль ICQ, у которого есть список контактов, а у тех есть сообщения. Наше приложение существует уже много лет, разрабатывалось разными людьми с разными подходами, номер версии основной БД уверенно приближался к 30. Кроме того, количество фич в продукте невозможно предсказать заранее, это тоже повлияло на архитектуру. В общем, модель данных изначально была примерно такой:

В последнем обновлении SQLite планировщик запросов претерпел серьезные изменения и отныне зовется Планировщик Запросов Следующего Поколения. Мы решили сделать небольшой обзор нового планировщика и некоторых других значительных обновлений SQLite в текущем году. Новый функционал может оказаться полезным разработчикам.

Постигшие дзэн Пайтона считают, что должен быть один (и, желательно, только один) очевидный способ достигнуть желаемого.

А постигшие список модулей Node.js могут убедиться в том, что создатели этих модулей духовно ближе не к дзэн-буддистам, а к байхуистам — к поклонникам движения «Байхуа юньдун» (百花运动), провозглашённого Мао Цзэдуном в 1957 году по мотивам классического китайского стихотворения «пусть расцветают сто цветов, пусть соперничают сто школ», начинающегося словами «бай хуа» («百花», «сто цветов»). Иными словами, модули для Node.js предоставляют, как правило, несколько способов сделать одно и то же, и из них потребитель выбирает тот способ, который более всех пригоден ему.

Но почему не существует такого одного способа, который был бы пригоден для всех?

Ответ на этот вопрос я предлагаю рассмотреть на примере употребления базы данных SQLite.

В SQLite имеется механизм создания резервной копии базы «на лету». Многие разработчики об этом не знают, почему-то. Механизм этот примитивный, но подходит для многих ситуаций. В этой статье мы хотели бы обсудить эту самую встроенную возможность резервирования, а также предложить архитектуру для собственного механизма бэкапа. Ну или хотя бы дать направление, в котором двигаться, если нужно устроить сложную репликацию данных.

В буржунете есть интересный документ по оптимизации SQLite на платформе BlackBerry. Однако, идеи, которые в нем содержатся, вообще говоря, относятся к любой мобильной платформе. Мы решили развить этот список и создать эдакий эталонный текст в рунете с набором полезных, вводных советов для программирования SQLite под мобильными устройствами. Принимаем ваши предложения в комментариях.

Недавно появилась задача — встроить в приложение динамический поиск информации, то есть выдача должна генерироваться параллельно вводу пользователем символов. Вся информация хранится в SQLite базе данных. Все бы ничего, но в каждом слове выдачи искомые символы должны подсвечиваться.
Было принято волевое решение не использовать внешние библиотеки, а попробовать обойтись своими силами.

Это будет практическое руководство по использованию SQLite в Unity3d. Я расскажу что это такое, для чего может потребоваться, как реализовать и порекомендую инструменты для удобной работы. Статья ориентирована на начальный и средний уровни. В конце Вас ждёт небольшой бонус. Всем заинтересованным добро пожаловать под кат.

Эта статья — частичный перевод одной интересной статьи с sqlite.org, в которой подробно рассматривается реализация транзакций в SQLite. На самом деле я очень редко работаю с SQLite, но тем не менее мне очень понравилось это чтиво. Поэтому если хотите просто развить кругозор — будет интересно почитать. Первые две секции не включены в перевод, так как там нет ничего интересного, да и мне лень их набивать (пост и так огромный).

3.0 Однофайловый коммит

Мы начнём с обзора шагов, которые SQLite предпринимает, чтобы совершить атомарный коммит транзакции, которая затрагивает только один файл базы данных. Детали формата файлов, которые используются для защиты от повреждения БД и техники, которые применяются для коммита в несколько БД будут показаны ниже.

3.1 Начальное состояние

Состояние системы, когда соединение с БД только что было поднято, поверхностно изображено на рисунке справа. Справа показана информация, которая хранится на энерго-независимом носителе. Каждый прямоугольник — это сектор. Синий цвет говорит о том, что этот сектор содержит оригинальные данные. Посередине изображён дисковый кеш операционной системы. В самом начале нашего примера кеш холодный, это изображено белым цветом. На левой части рисунка — содержимое оперативной памяти процесса, который использует SQLite. Соединение с БД только что было открыто, и никакой информации прочитано не было.

Недавно я столкнулся с задачей оптимизации запроса к Sqlite в моем iOS приложении.
Задача заключалась в следующем. Имелся список документов (PDF файлов), словарь (список слов), ну и связь документов и слов из словаря (вхождение слов в документ). Необходимо было реализовать поиск и вывести список документов в которых есть введенное слово.

Структура базы имела следующий вид:

Во время недавней оптимизации запросов в базу данных наткнулся на описание работы SQLite с rowid. Если вкратце: в каждой таблице есть int64 столбец rowid, значение которого является уникальным для каждой записи в таблице. Посмотреть значение можно по имени «rowid» и в запросе * оно не показывается.

Записи хранятся как B-дерево по rowid. И это делает очень быстрым поиск и выборку по rowid. В два раза быстрее чем по primary key или по индексированному полю. Как я понял, поиск по индексированному столбцу — это поиск по B-дереву, в результате которого мы находим rowid. И уже имея rowid — ищем нужную запись.

Напрашивается очевидный вопрос: как сделать чтобы rowid и наш PRIMARY KEY совпадали?