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首先我要安利一个免费开源的工具软件,sqlitestudio.用来查看sql数据库的db文件的.
界面是Qt做的,漂亮,而且功能丰富实用.中文化程度高.
里面的sql编辑器可以直接写sql操作数据库.带语法检查.
这样你执行之后得到了什么结果就能一眼看出来.
(记得点击刷新按钮,不然看到的是上次的结果)
这年头,没个可视化还算什么数据库工具.有图:
##################正文#####################
一个朋友的一个课后作业,从文本文件依次读n阶字符串,写入数据库,统计每个字符串出现的次数与条件概率和联合概率 只统计文件中的英文字符,并统一转成大写字母
假如样本为:abcd9abcdefg
则统计的字符串为
0阶 a b c d a b c d e f g
1阶 ab bc cd da ab bc cd de ef fg
2阶 abc bcd cda dab abc bcd cde def efg
….
联合概率: 该字符串在文件中出现的次数/所有字符串的统计次数
条件概率: 该字符串在本阶的联合概率/ 该字符串前n-1个字符组成的字符串,在上一阶的联合概率
另一个用于概率计算演示的样本: aB2cA4b9789
由样本生成的0阶表
key | count | joinprobility | conprobility |
---|---|---|---|
A | 2 | 0.4 | NULL(0阶没有) |
B | 2 | 0.4 | NULL(0阶没有) |
C | 1 | 0.2 | NULL(0阶没有) |
由样本生成的1阶表
key | count | joinprobility | conprobility |
---|---|---|---|
AB | 2 | 0.5 (2/(2+1+1)) | 1.25 (0.5/0.4) |
BC | 1 | 0.25 (1/(2+1+1)) | 0.625 (0.25/0.4) |
CA | 1 | 0.25 (同上) | 1.25 (0.25/0.2) |
sqlite3 数据库SELECT INSERT UPDATE
初步方案是,先将文本文件解析并写到数据库里,只写key(主键)和count字段.
然后通过sql语句,由数据库计算联合概率和条件概率.
首先想到的是先 SELECT 查找该记录是否已存在,如果已存在则执行 UPDATE 否则执行 INSERT.
const char* table_name = "mytable"; // 表名前缀
/*查找记录回调函数 *有查找结果时才会触发该回调函数,用于显示查询结果 *这里没有使用具体的查询结果,只要该函数被调用就说明该记录已存在.直接置1 */
int find_key_callback(void* data,int count,char** value,char** name)
{
*(int*)data = @H_301_190@1;
return @H_301_190@0;
}
/*查找记录是否已经存在 *db 数据库句柄 *order 当前阶数 *str 当前阶数长度的字符串 */
int find_key(sqlite3* db,int order,char* str)
{
int is_exist = @H_301_190@0; // 该字符串是否存在数据库中(1,存在. 0,不存在)
char* err = NULL;
char sql[@H_301_190@1024] = { @H_301_190@0 };
sprintf(sql,"SELECT key FROM %s%d WHERE key='%s'",table_name,order,str);
int res = sqlite3_exec(db,sql,find_key_callback,&is_exist,&err);
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@1;
}
return is_exist;
}
/*更新对应阶数(order)的表中的数据(str)*/
int update_key(sqlite3* db,char* str)
{
char* err = NULL;
char sql[@H_301_190@1024] = { @H_301_190@0 };
sprintf(sql,"UPDATE %s%d SET count=count+1 WHERE key='%s'",NULL,&err);
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@1;
}
return @H_301_190@0;
}
/*向对应阶数(order)的表里插入新数据(str)*/
int insert_key(sqlite3* db,"INSERT INTO %s%d (key,count) VALUES ('%s',1)",&err);
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@6;
}
return @H_301_190@0;
}
因此我们向数据库写入一条记录的程序就变成了这样
int input_record(sqlite3* db,size_t order,char* str)
{
if (find_key(db,str)) // 该记录是否已经存在数据库中
{
update_key(db,str); // 已存在,则更新count = count+1
}
else
{
insert_key(db,str); // 不存在,则插入str,同时将count设为1
}
return @H_301_190@0;
}
这个方法有个弊端,无论记录存不存在,都执行了两条sql语句.
下面针对sqlite3的C语言接口函数进行优化:
直接 INSERT 如果记录已存在,则sqlite3_exec函数会返回一个错误码,那我们只要在执行完 INSERT之后,根据sqlite3_exec的返回值来决定是否执行 UPDATE
如此一来就不需要 SELECT 了,新的代码为
int input_record(sqlite3* db,char* str)
{
char* err = NULL;
char sql[@H_301_190@256] = { @H_301_190@0 };
sprintf(sql,&err);
if (res == sqlITE_CONSTRAINT) // 已有记录,则 INSERT 失败,改为执行 UPDATE 操作
{
sprintf(sql,"UPDATE %s%d SET count=count+1 WHERE key ='%s'",str);
res = sqlite3_exec(db,&err);
}
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@3;
}
return @H_301_190@0;
}
如此一来,在最佳情况下,只会执行一条 INSERT 语句.
sqlite3 数据库UPDATE OF 触发器,INSERT 触发器
sqlite3 sum函数求某记录的比例
联合概率的计算可以通过sqlite的触发器来完成
/* 更新触发器 * 检测到 count字段更新动作,自动计算联合概率,更新joinprobility字段 */
int update_trigger(sqlite3* db,int order)
{
char* err = NULL;
char sql[@H_301_190@1024] = { @H_301_190@0 };
char table[@H_301_190@256] = { @H_301_190@0 };
// 需要注意一点,更新触发器有两种模式,一种是对任何记录的更新都会触发
// 另一种是 只有指定的字段被更新才会触发
// 这里使用第二种,只有count被更新才会触发 触发器
// 因为我们在更新触发器里执行了更新动作,
// 使用第一种触发方式会导致触发器自触发,sqlite对此会提供相关的报错信息.
sprintf(table,"%s%d",order);
sprintf(sql,"CREATE TRIGGER update_trigger%d "\
"AFTER UPDATE OF count "\
"ON %s "\
"BEGIN "\
"UPDATE %s "\
"SET joinprobility = (count * 1.0 / (SELECT sum(count)FROM %s)); "\
"END;",table,table);
int res = sqlite3_exec(db,&err);
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@6;
}
return @H_301_190@0;
}
/* 插入触发器*/
int insert_trigger(sqlite3* db,int order)
{
char* err = NULL;
char sql[@H_301_190@1024] = { @H_301_190@0 };
char table[@H_301_190@256] = { @H_301_190@0 };
sprintf(table,"CREATE TRIGGER insert_trigger%d "\
"AFTER INSERT "\
"ON %s "\
"BEGIN "\
"UPDATE %s "\
"SET joinprobility = (count * 1.0 / (SELECT sum(count)FROM %s)); "\
"END;",&err);
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@6;
}
return @H_301_190@0;
}
sqlite3 substr字符串截取函数,获取未知长度的前n-1个字符
最后计算条件概率,条件概率需要一个sql字符串截取函数,截取一串长度为n的字符的前n-1位,n未知.而且涉及两个表的数据
int update_conprobility(sqlite3* db,int order)
{
char* err = NULL;
char sql[@H_301_190@256] = { @H_301_190@0 };
if (order != @H_301_190@0) // 不计算第@H_301_190@0阶的联合概率
{
sprintf(sql,"UPDATE %s%d SET conprobility ="\
"(joinprobility*1.0/"\
"(SELECT joinprobility FROM %s%d WHERE"\
"key = substr(%s%d.key,1,length(%s%d.key)-1)))",\
table_name,order,order - @H_301_190@1,order);
int res = sqlite3_exec(db,&err);
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@1;
}
sprintf(sql,"UPDATE %s%d SET conprobility = 1.0 "\
"WHERE conprobility > 1",order);// 数据修复,大于@H_301_190@1的置@H_301_190@1
res = sqlite3_exec(db,&err);
if (res != sqlITE_OK)
{
ERROR_MESSAGE(sqlite3_errstr(res));
return -@H_301_190@1;
}
}
return @H_301_190@0;
}
至此基本功能完成.
结果一个388KB的txt文件,获取0~10阶的数据足足跑了一晚上.
这让我很不开心
于是我去掉了触发器,因为每一个插入,更新记录,都会执行触发器计算,速度肯定会有影响.
同时改成了多线程,
首先通过fopen打开同一个文件10次,获取10个只读的文件句柄
然后建立10个线程同时操作一个数据库句柄,负责向该数据库中的10个表同时写数据
结果处理速度并没有明显提高,因为数据库都是线程安全的,内部肯定是有加锁处理的.
就在苦恼之时,发现了sqlite3有内存数据库
sqlite3 创建内存数据库
sqlite3_open(":memory:",db);
而且内存数据库是没有锁的,而我这个需求每个线程操作一个表,表与表之间基本没有关联性,而且线程只负责写,因次,不需要线程锁.内存数据库换上之后,速度飞快.
原来需要一晚上的数据 现在50分钟就跑完了.
需要注意的一点是,内存数据库在内存里,退出就没了.
sqlite3 导出内存数据库到文件
需要将sqlite3的内存数据库导出到文件数据库,
在sqlite3的官网有一段例程,去看网页右下角的 loadOrSaveDb 函数,网上有人中文翻译过,可以去搜一下 第一个参数是内存数据库句柄,第二个参数是文件地址,第三个参数用来设置是导出还是导入.