Hur man använder DB-webbläsare för sqlite på Linux

DB Browser för sqlite Låter dig visa och redigera sqlite-databaser på Linux. Du kan designa, skapa och redigera dessa databasfiler och kika inuti de inre verkningarna av andra applikationer. Så här använder du den här sqlite GUI.

SQLITE-databasprojektet

De Sqlite-databasen Bibliotek och verktyg är ett fenomenalt framgångsrik öppen källkodsstrukturerad fråga språk (SQL) databasprojekt. Så framgångsrik, det kan faktiskt inte kalla sig mest Bredt utplacerad databasmotor i världen.

Sedan den första utgåvan 2000 har SQLite sett en absolut svindlande upptag. Det är inne i varje iPhone och Android-telefon, och Windows 10 eller Mac-dator. Det är också i alla webbläsare, inklusive Chrome, Firefox och Safari, liksom otaliga andra applikationer.

Den otroliga räckvidden för sqlite-databasen beror på dess arkitektur. Det är ett snabbt, lättviktsbibliotek som införlivas (eller länkad , i utvecklare-talet) i andra tillämpningar. Databasmotorn blir en integrerad del av produkten. Det betyder att du inte behöver tillhandahålla en extern SQL-databasserver, som Mysql , Mariadb eller Microsoft SQL Server .

SQLITE har också ett kommandoradsverktyg för att manipulera databaser, men det är biblioteket som gör det en triumf. Att ha en kapabel, fristående databasmotor som är borta i din ansökan tar bort många problem. Det förenklar programmets installationsrutiner och sänker minsta hårdvarukrav för din ansökan.

Dessutom, eftersom SQLite använder en enda plattformsfil för sina databasbord, indexer och scheman, kan hela databasen flyttas till en annan dator. Du kan även flytta den till en maskin som kör ett annat operativsystem genom att kopiera en fil.

Faktum är att sqlites databasfilformat är så väl betraktat, det är en av endast en handfull rekommenderad av Kongressbibliotek för långvarig datalagring.

Eftersom SQLite är ett utvecklares bibliotek, men det är inte en front-end för det, vilket betyder att det inte har ett grafiskt användargränssnitt. Det är programmet som använder biblioteket som ger användargränssnittet. Kommandoradsverktyget kan köras i ett interaktivt läge, men det är fortfarande inte en GUI.

DB Browser för sqlite (DB4S) passar räkningen snyggt. Det är ett visuellt verktyg som utvecklats av ett annat open source-projekt för att tillåta skapandet och manipuleringen av sqlite-databaser från en GUI.

DB Browser för sqlite

DB-webbläsaren för sqlite har funnits (i en inkarnation eller en annan) sedan 2003 och har genomgått flera namnändringar. Tidigare kallades det SQLite-webbläsaren, men det orsakade förvirring. Människor tyckte att det hade skrivits av SQLite-laget, och därmed var vidarebefordringsfunktionsförfrågningar och supportfrågor om DB4S till SQLite.

Så, SQLite Browser bytte namn till DB-webbläsare för sqlite. Du kommer fortfarande se referenser till det gamla namnet här och där. Faktum är att webbplatsen för projektet fortfarande använder "sqliteBrowser" som dess domän, och det gamla namnet används också under installationen av DB4S.

Med db4s kan du:

• Skapa databaser.
• Importera och exportera databasscheman, tabeller och data i SQL-format.
• Importera och exportera tabeller och data i CSV-format.
• Skapa, redigera och ta bort tabeller och index.
• Lägg till, redigera och ta bort poster.
• Bläddra och sök efter databasposter.
• Redigera och köra SQL-kommandon. Du kan se till att kommandot gör vad du tycker att det kommer att ha för att du är hårdkod någon SQL i din ansökan.

Installera DB-webbläsare för sqlite

För att installera DB4S på Ubuntu, använd följande kommando (igen, notera installationen använder fortfarande det gamla namnet):

 sudo apt-få installera sqliteBrowser 

På Fedora skriver du:

 sudo dnf installera sqliteBrowser 

På Manjaro använder vi Pac Man :

 sudo pacman -sy sqliteBrowser 

Importera en databas från en SQL-fil

När DB4S startar den inte har en databas laddas in i den. Vi kommer att titta på två sätt du kan importera både data och databastabelldefinitioner, samt hur du kan skapa din egen databas.

Ibland kan du få eller skickas en databas dump-fil i SQL-format. Den innehåller de anvisningar som behövs för att återskapa en databas och infoga dess data i en databas.

En annan vanlig format som används för att importera tabelldefinitioner och data är kommaseparerade värden (CSV) . Du kan använda en data generation site, såsom Databas testdata , För att generera blinddata för utövande ändamål. Du kan sedan exportera data som SQL eller CSV.

Nedan följer en SQL-fil vi skapat på webbplatsen. Efter det exporterades, vi redigerade den och lagt till en linje på toppen av filen som krävs för SQLite:

 BEGIN TRANSACTION; 

Vi sedan sparade filen. I DB4S Klicka vi Fil & gt; Import & gt; Databas från SQL-fil.

filvalsdialogruta A öppnas så att vi kan välja vår SQL-fil. I vårt exempel, det kallas ”database_dump.sql”, och det ligger i roten på vår hemkatalog.

Med den valda filen, vi klicka på ”Öppna” och en fil-spar öppnas. Du har nu att namnge den nya databasen och besluta om att spara den. Vi kallade oss ”geekbase.sqlite3” och vi sparar den i vår hemkatalog.

Klicka på ”Spara” när du är redo att gå vidare. Vi har identifierat vår källa SQL-fil och kallar vår nya databas, så att importen kan nu börja. Efter den är klar, kommer du att se dialogrutan anmälan nedan.

Eftersom vi har lagt till tabeller och data till databasen, vi uppmanas att spara ändringarna, så vi klickar på ”Spara” för att göra det.

Huvud DB4S fönster kommer nu att visa strukturen i vår databas.

Det finns två tabeller som skapats, även om det fanns bara en definition för en i SQL-fil. Detta beror på att ”id” -fältet definierades som en automatisk uppräkning fält. Det läggs till automatiskt när en ny skiva läggs till i databasen. SQLite skapar en tabell för att hålla reda på auto-uppräkning fält.

Klicka på ”Bläddra Data” -fliken för att se dina nytillkomna poster.

Naturligtvis till makten av en databas ligger i dess förmåga söka och extrahera poster. Med en SQL-aktiverad databas, använder vi SQL-språket att göra detta. För att komma igång, den ”Utför SQL” -fliken.

Vi har lagt till följande SQL-kommando:

 SELECT * FROM account_details WHERE last_name LIKE "% ll%" ORDER BY tillståndet 

Detta kommer att söka efter personer med en dubbel ”L” i sitt efternamn, och resultaten kommer att sorteras efter tillstånd. Klicka på den blå pilen (det ser ut som en ”Play”) för att köra SQL-kommando. Resultaten visas i den nedre rutan.

Vi har fyra poster som innehåller dubbla ”l” i efternamn, och de är sorterade i bokstavsordning efter tillstånd från Arizona till Wisconsin.

Importera en databastabell från en CSV-fil

Vi kan också importera tabeller från lämpliga CSV-filer. Det mest bekväma sättet att göra det är att ha tabellen fältnamnen i CSV-filen som den första raden i text. Nedan följer ett kort avsnitt av en CSV-fil.

Den första raden innehåller fältnamn: förnamn, efternamn, skapat, e-post, statliga och ID. De andra linjer hålla datavärden för varje post som ska läggas till i tabellen. Detta är samma data som förut; endast filformatet har ändrats.

När du importerar CSV-data, måste du skapa en tom databas så att du har något att importera den till. För att göra detta, klicka på ”Ny databas” i verktygsfältet.

En fil-spar öppnas. Namnge ny databas och besluta om att spara den. Vi kommer att kalla vår ”howtogeek.sqlite3” och spara den i vår hemkatalog.

När dialogrutan "Redigera tabelldefinition" visas klickar du på "Avbryt". Tillbaka i fönstret för huvud DB4S klickar du på Arkiv och GT; Import & GT; Tabell från CSV-fil. En dialogruta för filval öppnas där du kan välja din CSV-fil.

I vårt exempel kallas det "users.csv" och det ligger i roten till vår hemkatalog. Klicka på "Öppna" och en förhandsgranskningsdialog visas för att visa hur DB4S kommer att tolka CSV-data.

Namnet på filen används som namnet på tabellen. Du kan redigera det här om du vill, bara se till att du markerar kryssrutan bredvid "kolumnnamn i första raden."

Klicka på "OK" (det är off-screen i bilden ovan). Uppgifterna importeras och, om allt är bra, bör du se dialogrutan "Importera" Klicka på "OK".

Klicka på "Bläddra data", och du får se den importerade data.

Vi har fortfarande en liten tweak att göra, dock. Klicka på fliken "databasstruktur", välj tabellens namn och klicka sedan på "Ändra tabell" i verktygsfältet.

I dialogrutan "Redigera tabelldefinition" väljer du kryssrutan "AI" (auto-incrementing) i fältet "ID".

Kryssrutan "PK" (primär nyckel) väljs automatiskt för dig; Klicka på "OK". Detta ställer in "ID" -fältet för att vara automatisk ökning. Vi kan nu lägga till en ny post i databasen för att verifiera att det fungerar.

Klicka på fliken "Execute SQL" och skriv sedan följande SQL i den övre rutan (Observera att vi levererar värden för alla fält utom "ID"):

 Infoga i "Användare"
("First_Name", "Last_Name", "skapad", "email", "state")
Värden ('Dave', 'McKay', '12/08/2020', '[email protected]', 'Idaho'); 

Klicka på den blå pilen (som ser en uppspelningsknapp) för att köra ditt SQL-kommando. Klicka på "Bläddra igenom data" och bläddra till botten. Du bör se din nyligen tillagda poster med ett automatiskt tillhandahållet "ID" -fält som håller ett värde som är ett högre än det tidigare högsta "ID" -värdet.

Skapa en databas manuellt

Om du inte har en SQL eller CVS-fil att importera måste du skapa din databas manuellt. För att komma igång, klicka på "Ny databas" och en fil-spara dialogruta visas. Skriv namnet på din nya databas och vart du vill spara det.

Vi har namngett vår "Geeksrock.sqlite3" och vi sparar det i katalogen "Dokument". När du har namndat din databas och navigera till den plats där du vill spara den, klicka på "Spara."

När du är ombedd att bekräfta dina val klickar du på "Spara" igen.

Dialogrutan "Redigera tabell" visas. Namnge ditt nya bord (vi har kallat våra "örnar") och klicka sedan på "Lägg till fält." Du kan nu skriva ett namn för fältet och välja vilken typ av information den innehåller från rullgardinsmenyn "Typ".

Vi har lagt till ett textfält för att hålla namnet på örnen och ett riktigt (flytande punkt) numeriskt fält för att hålla vingarna.

Kryssrutorna och andra alternativ bredvid varje fält tillåter dig att lägga till följande beteenden:

• Nn (inte null): När det här alternativet är inställt kan fältet inte lämnas tomt. Om du försöker lägga till en post utan att ge ett värde för det här fältet, kommer det att avvisas.
• Pk (Primärnyckel): Ett fält (eller grupp av fält) som ger en unik identifierare för posterna i tabellen. Detta kan vara ett enkelt numeriskt värde, som de auto-incranceing heltal som vi täckte ovan. I en tabell med användarkonton kan det dock vara ett användarnamn. Det kan bara vara en primär nyckel i ett bord.
• Ai (Auto-incranceing): Numeriska fält kan fyllas i, med nästa högsta oanvända värde. Vi använde detta i fältet "ID" i det exempel vi täckte ovan.
• U (unik): Detta fält i varje post måste innehålla ett unikt värde, vilket betyder att det inte kan finnas några dubbletter på det här fältet i tabellen.
• Standard: Ett standardvärde kommer att tillhandahållas om en post läggs till som inte har något värde på det här fältet.
• Kontrollera: Ett fält kan ha en check som utförs på den när en post läggs till. Du kan till exempel kontrollera att värdet i ett telefonnummerfält har minst 10 tecken.
• Collation: SQLITE kan använda olika metoder för strängjämförelse. Standard är BINÄR . Andra alternativ är Nocase , som är fall okänslig, och Rtrim , som ignorerar efterföljande vitt utrymme. I de flesta fall kan du lämna detta till standardvärdet.
• Främmande nyckel: Ett fält eller en grupp fält i en post som måste matcha en nyckel i en annan tabell. Till exempel, i en databas med verkstadsverktyg, kan du ha en tabell med enskilda verktyg och en annan tabell med verktygskategorier. Om verktygskategorierna är "hammare", "nyckel" och "skruvmejsel", kan du inte lägga till en post av typ "mejsel".

Klicka på "OK" när du har lagt till de fält du vill ha. När din databas skapas och ditt första tabell läggs till kan du lägga till några poster.

I fliken "Execute SQL" använde vi SQL Insert-uttalandet flera gånger för att lägga till några poster till bordet.

Vi kan också använda fliken "Bläddra data" för att se våra nya poster.

Om du föredrar att lägga till nya poster via användargränssnittet klickar du på "Ny post" på verktygsfältet. Du kan sedan ange värdena för den nya posten utan att förstå SQL.

Andra ansökans databaser

Du kan också använda DB4S för att se de sqlite-databaser som hör till andra applikationer. Att undersöka strukturen eller innehållet i andra databaser kan vara lärorikt (eller bara intressant). Det är viktigt att du inte gör ändringar i databaser som ägs av andra applikationer, eller du kan påverka operationen negativt.

Låt oss titta på en av SQLite-databaserna Firefox skapar och underhåller. Klicka på "Öppna databasen" på verktygsfältet, och en fil-öppen dialogruta visas. Firefox håller sina filer i en katalog som heter "Firefox", som är inne i en dold katalog som heter ".Mozilla" som sitter i din hemkatalog.

På vår testmaskin hittade vi Firefox sqlite databaser på denna plats: "Hem / Dave / .mozilla / Firefox / vpvuy438.default-release"; din kommer att vara på samma plats.

Vi ska öppna "cookies.sqlite" -databasen, så vi markerar filen och klickar sedan på "Öppna." Med databasen öppnas kan du undersöka dess tabellstruktur, fältdefinitioner och data.

Här kan vi se en mängd olika Google och YouTube-kakor.

Exportera ger insikter

Exportera en databas (genom att klicka på File & GT; Export & GT; databas till SQL-fil) är också användbar. Genom att titta på SQL-dumpningen i en databas kan du se hela scheman i databasen som görs i SQL-satser.