android存储方式之sqlite数据库

数据库是一个项目不可缺少的部分,我们都知道一些常见的数据库像mysql,sql server ,oracle。

这些数据库常用于网站或是客户端数据量较大的地方。在android系统中内置了一个sqlite的小型数据库方法跟其他数据库差别不大。

首先你需要写一个类继承SQLiteOpenHelper然后实现其方法和构造方法。如下所示:

public class MyOpenHelper extends SQLiteOpenHelper {
    public MyOpenHelper(Context context, String name, 
SQLiteDatabase.CursorFactory factory, int version) {
        super(context, name, factory, version);
    }//context是上下文,name是数据库的名称,factory是当前数据库的游标
   version是当前数据库的版本
 //数据库创建时此方法会调用
    @Override
    public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
     //数据库创建表
  db.execSQL("create table person(_id integer primary key
auto_increment,name char(10),salary char(10),phone char(10))"
); } //数据库升级时此方法会调用 @Override public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) { }}
主程序如下:

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main2);
   //实例化MyOpenHelper类
 MyOpenHelper helper = new MyOpenHelper(getApplicationContext(), "people.db", null, 1);
    //如果数据库不存在,那么直接创建数据库,然后获取可读可写的数据库对象,如果已创建就直接打开。
    SQLiteDatabase database = helper.getWritableDatabase();
    //插入数据,你可以直接插入数据,你也可以使用占位符的方式插入数据
    database.execSQL("insert into person(name,salary,phone) values('小杰', '111111', '123456')");
    database.execSQL("insert into person(name,salary,phone) values(?,?,?)", new Object[]{"小杰", "111111", "123456"});
    //删除数据    
    database.execSQL("delete from person where name=?", new Object[]{"小杰"}
//修改数据
database.execSQL("update person set phone=? where name=?",new Objectp[]{18435,"小杰"});
//查询数据
Cursor cursor=database.rawQuery("select name,salary from person",null);
while(cursor.moveToNext()){
String name=cursor.getString(cursor.getColumnIndex("name"));
String salary=cursor.getString(cursor.getColumnIndex("salary"));
}
database.close();//关闭数据库}

当然除了使用execSQL方法外,sqlite还提供了一些api可以直接使用,比如:

//把数据封装到ContentValues
ContentValues values = new ContentValues();
values.put("name","小杰");
values.put("salary","15000");
database.insert("person",null,values);//插入数据
database.delete("person", "name = ? and id = ?",
 new String[]{"小杰", "3"});//删除数据
database.update("person",values,"name = ?",
new String[]{"小杰"});//修改数据
Cursor cursor=database.query("person",new String[]{"name","salary"},
null,null,null,null,null,null);
while(cursor.moveToNext()){
    String name=cursor.getString(cursor.getColumnIndex("name"));
}//查询数据

当你做支付功能的时候要用到事务,要么sql语句一起成功,一起失败。

try {
    //开启事务
    database.beginTransaction();
    //设置事务成功执行
    database.setTransactionSuccessful();
} finally {
    //关闭事务同时提交。如果设置执行成功,则sql执行。否则事务回滚。
    database.endTransaction();
}

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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