SQLite 生成.db-journal文件 插入的记录无法保存

其他数据库开发 > 其他数据库 [问题点数:20分,结帖人enll_2002]
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sqlite3的sql语句用法总结与SQLite生成.db-journal文件问题【原创】

这几天遇到了一个问题就是在insert以及update数据的时候,总是生成一个.db-journal文件,重新启动程序后,该文件消失,前面添加修改的数据没有成功保存。关于如何解决这个问题,网上也没有人给出详细答案,但经过几...

sqlite3的sql语句用法总结与SQLite生成.db-journal文件问题

这几天遇到了一个问题就是在insert以及update数据的时候,总是生成一个.db-journal文件,重新启动程序后,该文件消失,前面添加修改的数据没有成功保存。关于如何解决这个问题,网上也没有人给出详细答案,但经过几...

SQLite--SQLiteDatabase、SQLiteOpenHelper、sqlite3.c--(jni、头文件)--源码分析基于Android M

open database: *使用ContextImpl#openOrCreateDatabase(),返回一个SQLiteDatabase对象。 *可以去继承SQLiteOpenHelper,然后调用getWritableDatabase()可以获取SQLiteDatabase,使用SQLiteOpenHelper去获取,...

解决sqlite 删除记录后数据库文件大小不变

最的做的项目中要有到sqlite数据存储,写了测试程序进行测试,存入300万条记录,占用flash大小为 86.1M,当把表中的记录全部删除后发后数据库文件大小依然是 86.1M; 原因是: sqlite采用的是变长纪录存储,当你从...

压缩Sqlite数据文件大小,解决数据删除后占用空间不变的问题

最近有一网站使用Sqlite数据库作为数据临时性的缓存,对多片区进行划分 Sqlite数据库文件,每天大概新增近1万的数据量,起初效率有明显的提高,但历经一个多月后数据库文件从几K也上升到了近160M,数据量也达到了 40...

解决sqlite删除数据后,文件大小不变问题

就用我的项目来说,3M的数据删除后,sqlite的.db文件依然是3M,而我要的结果实际上只有35K,在压缩一下也就10几K了。为什么会出现这个问题,SqlCe的.sdf文件是即删即减的。   原因是: 当你从Sqlite...

SQLite和Berkeley DB(BDB)比较资料收集

嵌入式数据库典型技术―SQLite和Berkeley DB的研究 摘 要: 与常见的数据库相比,嵌入式数据库具有体积小、功能齐备、可移植性、健壮性等特点,本文分析和比较了典型的嵌入式数据库SQLite和Berkeley DB。...

SQLite 文件锁和写同步

SQLite3 提供了一个新的锁和同步机制来提高并发,减少死锁。SQLite3的锁和同步有Pager Module(pager.c)负责处理。Pager Modue负责SQLite事务的ACID, 也提供缓存功能。Pager Modue不需要知道BTree, 字符编码, 索引的...

SQLite损坏修复

目前后台服务器应该是不保存聊天记录,口袋助理iOS端的所有聊天记录都存储在一个 SQLite 数据库中,一旦这个数据库损坏,将会丢失用户的聊天记录。 解决思路 预防措施: SQLite 是一个号称每行代码都有对应...

sqlite在多线程下的应用

转载:...这几天研究了一下SQLite这个嵌入式数据库在多线程环境下的应用,感觉里面的学问还挺多,于是就在此分享一下。 先说下初衷吧

嵌入式数据库典型技术―SQLite和Berkeley DB的研究

摘 要: 与常见的数据库相比,嵌入式数据库具有体积小、功能齐备、可移植性、健壮性等特点,本文分析和比较了典型的嵌入式数据库SQLite和Berkeley DB。首先从体系结构、子系统间调用关系、任务执行过程等角度对...

SQLite数据库C语言接口使用实例教程

文章目录`SQLITE3`为什么要用 `SQLite`?`SQLite`命令本文用到的函数说明 SQLITE3 ​ 在开始之前先介绍一下什么是SQLite数据库,SQLite是一款开源的、嵌入式关系型数据库,SQLite非常适合前途是产品,因为其没有独立...

android学习笔记----SQLite数据库

SQLite语句执行: 利用SQLiteDatabase中自带的增删改查操作: SQLite数据库的事务介绍: 目录一二的增删改查源码地址:https://github.com/liuchenyang0515/CreateDB3 目录三事务介绍的源码地址:...

sqlite文件大小问题,删除不干净,彻底清空数据库

当你从Sqlite删除数据后,未使用的磁盘空间被添加到一个内在的”空闲列表”中用于存储你下次插入的数据。磁盘空间并没有丢失。但是也不向操作系统返回磁盘空间。   解决: sqlite操作全部完成后,执行 ...

Android SQLite 数据库常用命令

最近在工作中,看到有一部分同事,在查看Android应用程序的数据库文件时,都要先通过adb pull命令,把db文件从手机拷贝到电脑端,再通过一些软件打开查看。这种方式虽然没有什么问题,但在执行某些操作后,数据库...

多线程下使用sqlite

这位大神的很多博文都值得一看的哦 ...这几天研究了一下SQLite这个嵌入式数据库在多线程环境下的应用,感觉里面的学问还挺多,于是就在此分享一下。 先说下初衷吧,实际上我经常看到有人抱怨SQL

sqlite 和berkeley db 的性能比较

SQLite和Berkeley DB(BDB)比较资料收集  2008-11-06 18:04:03| 分类: T-数据库 |举报 |字号 订阅 嵌入式数据库典型技术―SQLite和Berkeley DB的研究 摘要:与常见的数据库相比,嵌入式数据库具有...

sqlite提示near select: syntax error_SQLite数据备份

数据库故障的种类事务内部的故障事务内部故障是指事务运行没有达到预期的终点(COMMIT或者显式的ROLLBACK),未能成功地提交事务,使数据库处于不正确状态。事务内部故障有的可以通过事务程序本身发现,是可预期的...

提高SQLite每秒INSERT的性能?

优化SQLite是棘手的。 C应用程序的大容量插入性能可以从每秒85次插入到每秒超过96,000次插入! 背景:我们将SQLite用作桌面应用程序的一部分。 我们将大量配置数据存储在XM

sqlite读写锁和线程模式

SQLite3总共有三种事务类型:BEGIN [ DEFERRED /IMMEDIATE / EXCLUSIVE ] TRANSCATION,提供以下五种的文件锁状态,按锁的级别依次是:UNLOCKED / SHARED / RESERVERD / PENDING / EXCLUSIVE。 1). UNLOCKED:无锁 ...

c++并发操作mysql_文件数据库sqlite3 C++ 线程安全和并发

一、SQLite与线程SQLite是线程安全的。线程模型SQLite支持如下三种线程模型单线程模型这种模型下,所有互斥锁都被禁用,同一时间只能由一个线程访问。多线程模型这种模型下,一个连接在同一时间内只有一个线程使用...

Android04-SQLite

1.SQLite 1:体积小,主要使用于嵌入式设备。 2:跨平台性。 3:使用方便,直接解压便可以使用。 4:多线程操作性能差,对SQL支持不全面。 2.SQLite创建数据库 public class MyOpenHelper extends SQLiteOpenHelper { ...

(转)SQLite入门与分析(四)---Page Cache之事务处理(1)

写在前面:从本章开始,将对SQLite的每个模块进行讨论。讨论的顺序按照我阅读SQLite的顺序来进行,由于项目的 需要,以及时间关系,不能给出一个完整的计划,但是我会先讨论我认为比较重要的内容。本节讨论SQLite的...

Linux基础命令

玩转Linux操作系统 说明:本文中对Linux命令的讲解都是基于名为CentOS的Linux发行版本,我自己使用的是阿里云服务器,系统版本为CentOS Linux release 7.6.1810。不同的Linux发行版本在Shell命令和工具程序上会有...

SQLite剖析之事务处理技术

前言  事务处理是DBMS中最关键的技术,对SQLite也一样,它涉及到并发控制,以及故障恢复等等。...假设需要在一张表内一次插入20个人的名字才算是操作成功,那么在不使用事务的情况下,如果插入过程中出现异常

微信公众平台开发入门

本套课程的设计完全是为初学者量身打造,课程内容由浅入深,课程讲解通俗易懂,代码实现简洁清晰。通过本课程的学习,学员能够入门微信公众平台开发,能够胜任企业级的订阅号、服务号、企业号的应用开发工作。 通过本课程的学习,学员能够对微信公众平台有一个清晰的、系统性的认识。例如,公众号是什么,它有什么特点,它能做什么,怎么开发公众号。 其次,通过本课程的学习,学员能够掌握微信公众平台开发的方法、技术和应用实现。例如,开发者文档怎么看,开发环境怎么搭建,基本的消息交互如何实现,常用的方法技巧有哪些,真实应用怎么开发。 通过合理的课程设计,结合讲师多年的教学经验、微信开发经验,轻松引导初学者掌握微信公众平台开发。

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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