sqlite数据库方法类使用说明-添加索引查询、检查索引是否存在

Sqlite3源代码学习之外篇—哈希表 多姿多彩的哈希表自从通过数据结构课程学习哈希表以来,对于哈希表的实现一直都是固定的课本上的理论,使用链表作为冲突消解策略,分配一个数组作为哈希表的基本结构,基本上实现哈希表的方法就是这样,但是一般因为找不到好的哈希函数而放弃使用哈希表。由于使用的少,对于哈希表的具体实现方式就没有花太多心思,就是使用哈希表基本上就是直接把库里的哈希表结构拿来使用,最近学习了berkely DB和sqlite3的源代码,其它收获不说,单单哈希表的使用与实现就让我长了见识,至于berkely DB中对哈希表的使用和实现,适合 阅读详情

本文主要演示sqlite开源项目中的数据库方法类索引操作使用说明(包括新建索引、查询数据、检查索引是否存在等)。本项目旨在分享知识和经验,欢迎广大网友一起加入到开源项目中一起分享贡献知识和经验。

话不多说,先上测试代码

/******************************************************************************
  > File Name		: samples_add_index.cpp
  > Author			: Wseldom
  > Mail			: 3235459847@qq.com
  > Created Time	: Mon 27 Nov 2023 03:36:28 PM CST
******************************************************************************/
#include "./samples_add_index.hpp"
#include "sqlite/sqlite.h"
#include <stdlib.h>
#include<time.h>
#include <sys/time.h>


int samples_add_index (int argc, char** argv)
{
	if (argc < 3) {
		printf ("请输入正确的格式,如:./exec 1 test.db\n");
		return -1;
	}
	sql::sqlite db(argv[2]);
	db.exec ("create table if not exists employee("
		"ID INTEGER PRIMARY KEY  AUTOINCREMENT, "
		"NAME           TEXT    NOT NULL, "
		"AGE            INT     NOT NULL, "
		"ADDRESS        CHAR(50), "
		"SALARY         REAL"
	");");
	switch (atoi (argv[1])) {
		case 0:
		{// 添加数据
			char buff[1024];
			int pos = snprintf (buff, sizeof (buff), "insert into employee(ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY)values(NULL,'员工");
			srand((unsigned)time(NULL));
			for (int i = 0; i < 3000000; i++) {
				snprintf (buff + pos, sizeof (buff) -  pos, "%d',%d,'城市%d',%d);", i, rand() % 60, i % 30, rand () % 30000);
				db.exec (buff);
				printf ("加载%%%f......\n", i / 3000000.0 * 100);
			}
			break;
		}
		case 1:
		{// 带索引查询
			struct timeval start,end;
			long long us_count;
			long long s_count;
			db.exec (SQLCMD_CREATE_IDX ("employee", "city", "ADDRESS"));
			sql::query* query = NULL;
			gettimeofday (&start, NULL);
			query = db.query ("select * from employee where ADDRESS='城市28';");
			gettimeofday (&end, NULL);
			if (end.tv_usec >= start.tv_usec) {
				us_count = end.tv_usec - start.tv_usec;
				s_count = end.tv_sec - start.tv_sec;
			} else {
				us_count = 1000000 + end.tv_usec - start.tv_usec;
				s_count = end.tv_sec - start.tv_sec - 1;
			}
			printf ("耗时:%lld s %lld ms %lld us\n"
				, s_count
				, (us_count / 1000), us_count % 1000);
			if (query) delete query;
			break;
		}
		case 2:
		{// 不带索引查询
			struct timeval start,end;
			long long us_count;
			long long s_count;
			sql::query* query = NULL;
			db.exec (SQLCMD_DROP_IDX ("city"));
			gettimeofday (&start, NULL);
			query = db.query ("select * from employee where ADDRESS='城市28';");
			gettimeofday (&end, NULL);
			if (end.tv_usec >= start.tv_usec) {
				us_count = end.tv_usec - start.tv_usec;
				s_count = end.tv_sec - start.tv_sec;
			} else {
				us_count = 1000000 + end.tv_usec - start.tv_usec;
				s_count = end.tv_sec - start.tv_sec - 1;
			}
			printf ("耗时:%lld s %lld ms %lld us\n"
				, s_count
				, (us_count / 1000), us_count % 1000);
			if (query) delete query;
			break;
		}
		case 3:
		{
			if (db.record_count (SQLCMD_IDX_EXIST ("city"))) {
				db.exec (SQLCMD_DROP_IDX ("city"));
				printf ("删除索引city\n");
			} else {
				printf ("创建索引city\n");
				db.exec (SQLCMD_CREATE_IDX ("employee", "city", "ADDRESS"));
			}
			break;
		}
	}
	return 0;
}

插入3000000条记录

先执行make type=4编译上面的测试代码。
然后执行如下命令插入记录

./exec 0 test.db

在这里插入图片描述
插入数据量大,需要比较长的实践,可以先泡杯咖啡慢慢等。

在这里插入图片描述

不使用索引查询

现在先不使用索引查询一次看看需要多长时间。
在这里插入图片描述

添加索引查询

然后新建索引进行查询看看需要多长时间。
在这里插入图片描述从实验结果看,新建了索引后查询速度快了约一倍。

检查索引是否存在

检查索引是否存在,如存在则删除索引,如不存在则新建索引。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

SqlSugar入门级教程+实例 (.net core下的) 官方参考:http://www.codeisbug.com/Doc/8 前言:这应该是目前最好用的ORM框架之一了,而且支持.net core,网上除了官方文档其他参考就少了点,自己整理了一下,大致包括: · 概念 · 一个小demo(会涉及到T4模板生成Model) · 常见用法(增删改查) 数据库是sqlserver2012,v... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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