Eine neue Version der sQLshell ist verfügbar!
Dieses Release hatte vor allem einen Schwerpunkt: Die sQLshell bietet nicht nur Unterstützung zur Arbeit mit realen Datenbankmanagementsystemen wie etwa PostgreSQL oder H2, sondern stellt auch Möglichkeiten zur Verfügung, mit Systemen zu arbeiten, die Daten zwar in tabellarischer Vorm zur Verfügung stellen, nicht jedoch Datenbanken im klassischen Sinne sind.
Ein solches Pseudo-Datenbankmanagentsystem ist die Funktionalität, die es erlaubt, mit CSV-Dateien in der sQLshell so zu arbeiten, als ob sie Daten in einem relationen Datenbankmanagementsystem wären. Bisher beschränkte sich die Unterstützung dafür lediglich auf SELECT* Anweisungen, die den gesamten Inhalt einer Datei in einem ContentView verfügbar machten.
Diese Funktionalität wurde vor einiger Zeit dahingehend aufgewertet, dass die sQLshell nun versucht, den korrekten Datentyp für die einzelnen Spalten zu erkennen - so wie es etwa in einer bekannten Microsoft-Tabellenkalkulation ebenfalls geschieht. Bis dahin musste man diese Typdefinitionen noch immer in den Kopf der jeweiligen Datei schreiben.
Durch diese Unterstützung von Datentypen war der Grundstein für die neueste Erweiterung gelegt: Daten können jetzt mit SQL-Abfragen extrahiert werden, die Filter durch die WHERE-Klausel unterstützen.
Die Abfragesyntax folgt dem jeweils benutzten Datenbankmanaegmentsystem und der dafür jeweils dokumentierten Syntax. Eine Ausnahme stellt hier das Pseudo-Datenbankmanagementsystem für CSV-Dateien dar: Um solche Dateien mit der sQLshell bearbeiten zu können, wurde ein spezieller JDBC-Treiber erstellt, der Teil der Distribution der sQLshell ist. Dieser Treiber beinhaltet unter anderem eine SQL-Query-Engine, die es erlaubt, einfache SQL-Abfragen zu stellen. Bislang wird lediglich das Filtern der Ergebnisse per WHERE-Klausel unterstützt. Dabei ist es so, dass die sQLshell literale Datentypen bei der Formulierung von WHERE-Klauseln versteht. Folgende Datentypen werden unterstützt:
SELECT * FROM Table_1 WHERE COLUMN_2 = 'some text';
SELECT * FROM Table_1 WHERE COLUMN_0 >= 0.5;
SELECT * FROM Table_1 WHERE COLUMN_3 BETWEEN '31.01.2000 06:37:11' AND '20.12.2002 13:04:00';
SELECT * FROM Table_1 WHERE COLUMN_3 BETWEEN '06:37:11' AND '13:04:00';
SELECT * FROM Table_1 WHERE COLUMN_3 BETWEEN '31.01.2000' AND '20.12.2002';
Man beachte, dass die Literale für Daten, Zeiten und Zeitstempel immer in Hochkommata eingeschlossen sein müssen. Folgende Formate sind möglich: Für Daten können die Formate dd.MM.yyyy und yyyy-MM-dd benutzt werden, für die Uhrzeit das Format HH:mm:ss und für Zeitstempel dd.MM.yyyy HH:mm:ss und yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss - diese Literale werden von allen Operatoren unterstützt, die Vergleiche durchführen.
GeoJSON in EBMap4D
31.07.2021
Ich habe die Anwendung EBMap4D einer Generalüberholung unterzogen und neue Features hinzugefügt...
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Ich halte mich von den Themen Artificial Intelligence und Machine Learning (Large Language Models) ja fern so gut es geht - vor allem, weil ich das mal studiert habe. Manchmal überkommt mich aber die Neugierde - das Resultat war bisher immer schlechte Laune.
WeiterlesenWie bereits in einem früheren Artikel beschrieben habe verfügt die sQLshell über eine Integration zur Erfassung von Daten aus Dokumentendirekt per Optical Character Recognition. Ich habe diese Integration weiter verfeinert und möchte hier einen exemplarischen Workflow für diese Möglichkeit zeigen
WeiterlesenDiese Seite wird mit allen derzeit in meinem Self-Hosting Homelab betriebenen Services auf Docker-Basis befüllt (Eigenentwicklungen werden nicht genannt, sofern sie keine öffentlich verfügbaren Open-Source-Lösungen darstellen).
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