fmdb

FMDB为Objective-C提供了一个SQLite数据库操作封装库,简化了SQLite的使用难度并保证了多线程下的安全性。本文介绍了FMDB的基本使用方法,包括数据库创建、打开、执行更新和查询操作,以及FMDatabaseQueue的使用。

FMDB

如果直接使用sqlite3操作数据库(c/c++ API),操作麻烦,使用难度大,工作效率低。所以,在Objective-c中使用比较麻烦,下面是一个简单的基本查询:

sqlite3 *oldDatabase = nil;
NSString *filePath = @"/File/Path/For/Sqlite/Database";
sqlite3_open([filePath UTF8String], &oldDatabase);
sqlite3_stmt* statement = nil;
const char* sqlQuery = "SELECT NAME FROM TABLENAME";
if (sqlite3_prepare_v2(oldDatabase, sqlQuery, -1, &statement, NULL) == SQLITE_OK)
{
    while (sqlite3_step(statement) == SQLITE_ROW) // get row one by one
    {
        const unsigned char* zdatabaseName = sqlite3_column_text(statement, 0);
        NSLog(@"%s %s", __FUNCTION__, zdatabaseName);
    }
}
sqlite3_finalize(statement);
sqlite3_close(oldDatabase);

而FMDB数据库操作类对sqlite3的操作进行了便利地封装并保证了多线程下安全地操作数据库

FMDB有三个主要的类

1.FMDatabase – 表示一个单独的SQLite数据库,用来执行SQLite的命令

2.FMResultSet – 表示FMDatabase执行查询后的结果集

3.FMDatabaseQueue – 如果你想在多线程中执行多个查询或更新,你应该使用该类,这是线程安全的

FMDatabase

数据库创建

创建FMDatabase对象时参数为SQLite数据库文件路径。该文件路径无需真实存在,如果不存在会自动创建

NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory, NSUserDomainMask, YES);
NSString *docDir = [paths objectAtIndex:0]; 
NSString *dataBasePath = [docDir stringByAppendingPathExtension:@"tataBase.db"];
FMDatabase *db = [FMDatabase databaseWithPath:dataBasePath];

打开数据库

if (![db open]) {
        NSLog(@"Could not open db.");
        return 0;
}

执行更新

  • executeUpdate

一切不是SELECT命令的命令都视为更新。这包括 CREATE, UPDATE, INSERT,ALTER等。简单来说,只要不是以SELECT开头的命令都是UPDATE命令

执行更新返回一个BOOL值。YES表示执行成功,NO表示有错误。你可以调用 -lastErrorMessage 和 -lastErrorCode方法来得到更多信息。以插入操作举例:

[db executeUpdate:@"INSERT INTO PersonList(Name, Age, Sex, Phone, Address, Photo) VALUES (?,?,?,?,?,?)",@"Jone", [NSNumber numberWithInt:20], [NSNumber numberWithInt:0], @“091234567”, @“Taiwan, R.O.C”, [NSData dataWithContentsOfFile: filepath]];

执行查询

  • executeQuery

SELECT命令就是查询操作

执行查询时,如果成功返回FMResultSet对象,错误返回nil

与执行更新相同,也可以使用 -lastErrorCode和-lastErrorMessage获知错误信息

获得FMResultSet对象rs后,即使只有一条记录,一样要使用[rs next];

FMResultSet *rs = [db executeQuery:@"SELECT Name, Age, FROM PersonList"];
while ([rs next]) {
    NSString *name = [rs stringForColumn:@"Name"];
    int age = [rs intForColumn:@"Age"];
}

FMResultSet根据类型提取数据的方法:

- intForColumn:
- longForColumn:
- nlongLongIntForColumn:
- boolForColumn:
- doubleForColumn:
- stringForColumn:
- dateForColumn:
- dataForColumn:
- dataNoCopyForColumn:
- UTF8StringForColumnName:
- objectForColumnName:

以上这些方法,都有个{type}ForColumnIndex:版本,根据colum的位置来提取数据

有些时候,只是需要query某一个row里特定的一个数值(比如只是要找John的年龄),FMDB提供了几个比较简便的方法。这些方法定义在FMDatabaseAdditions.h,如果要使用,记得先import进来

//找地址
NSString *address = [db stringForQuery:@"SELECT Address FROM PersonList WHERE Name = ?",@"John”];
//找年齡
int age = [db intForQuery:@"SELECT Age FROM PersonList WHERE Name = ?",@"John”];

使用完数据库,[FMDatabase close],关闭数据库连接来释放SQLite使用的资源

批量操作

使用FMDatabase 的executeStatements:或者executeStatements:withResultBlock:(是否需要返回结果)

NSString *sql = @"create table bulktest1 (id integer primary key autoincrement, x text);"
                 "create table bulktest2 (id integer primary key autoincrement, y text);"
                 "create table bulktest3 (id integer primary key autoincrement, z text);"
                 "insert into bulktest1 (x) values ('XXX');"
                 "insert into bulktest2 (y) values ('YYY');"
                 "insert into bulktest3 (z) values ('ZZZ');";

success = [db executeStatements:sql];

或者

sql = @"select count(*) as count from bulktest1;"
       "select count(*) as count from bulktest2;"
       "select count(*) as count from bulktest3;";

success = [self.db executeStatements:sql withResultBlock:^int(NSDictionary *dictionary) {
    NSInteger count = [dictionary[@"count"] integerValue];
    XCTAssertEqual(count, 1, @"expected one record for dictionary %@", dictionary);
    return 0;
}];

绑定参数

INSERT INTO myTable VALUES (?, ?, ?)

问号只是占位,执行操作可以使用NSArray, NSDictionary, or a va_list来匹配参数

你也可以选择使用命名参数语法:INSERT INTO myTable VALUES (:id, :name, :value)

参数名必须以冒名开头。SQLite本身支持其他字符($,@),Dictionary key的内部实现是冒号开头。注意你的NSDictionary key不要包含冒号

NSDictionary *argsDict = @{@"name":@"Jason"};
    [db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (:name)" withParameterDictionary:argsDict];

FMDatabaseQueue 及线程安全

不能使用同一个FMDatabase在不同线程中操作,多线程的操作是通过FMDatabaseQueue实现

首先创建队列,然后把单任务包装到事务里,串行执行

FMDatabaseQueue *queue = [FMDatabaseQueue databaseQueueWithPath:aPath]; 
[queue inDatabase:^(FMDatabase *db) {    
          [db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (?)", [NSNumber numberWithInt:1]];    
          [db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (?)", [NSNumber numberWithInt:2]];    
          [db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (?)", [NSNumber numberWithInt:3]];    
          FMResultSet *rs = [db executeQuery:@"select * from foo"];    
         while([rs next]) {   
            …    
         }    
}];   

事务的回滚:(当前的队列的操作的取消)


[queue inTransaction:^(FMDatabase *db, BOOL *rollback) {
[db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (?)", [NSNumber numberWithInt:1]];
[db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (?)", [NSNumber numberWithInt:2]];
[db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (?)", [NSNumber numberWithInt:3]];
if (whoopsSomethingWrongHappened) {
*rollback = YES;
return;
}
// etc…
[db executeUpdate:@"INSERT INTO myTable VALUES (?)", [NSNumber numberWithInt:4]];
}];

FMDatabaseQueue会在同一个队列里同步执行任务, GCD也会按它接收的块的顺序来执行

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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