「Android Debug Database」で SQLite の確認・操作する方法

Android内に、

ただ、これだけのテーブルを作って、


CREATE TABLE player (
  id INTEGER NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
  number INTEGER NOT NULL,
  name TEXT NOT NULL,
  UNIQUE (number, name)
);

これだけのデータを入れて、


[
  { "number": 1, "name": "柴田勲" },
  { "number": 2, "name": "土井正三" },
  { "number": 3, "name": "張本勲" },
  { "number": 4, "name": "王貞治" },
  { "number": 5, "name": "シピン" },
  { "number": 6, "name": "高田繁" },
  { "number": 7, "name": "河埜和正" },
  { "number": 8, "name": "福嶋智春" },
  { "number": 9, "name": "新浦壽夫" }
]

で、実際にきちんと格納されているかどうか。

みんなはどうやって見てます?

 

コード上でログで吐く

selectAll() など書いてログに出力する。

うん、見づらい。

Flip Tables で List を見やすくログに表示する

 

コマンドラインとかSQLiteBrowser

.dbファイルをPC上にコピーして、それをそれらで開く。


$ sqlite3 test.db 
SQLite version 3.24.0 2018-06-04 14:10:15
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> select * from player;
id          number      name
----------  ----------  ----------
1           1           柴田勲
2           2           土井正三
3           3           張本勲
4           4           王貞治
5           5           シピン
6           6           高田繁
7           7           河埜和正
8           8           福嶋智春
9           9           新浦壽夫

はい、いちいちPC上にコピーするのが面倒。

 

IDEのDatabaseビューア

dbファイルパーミッションの厳格化でIDEから直接見ることはできない。

ので、いちいち、PC上にコピー。

毎回、ビューアの設定やパスの指定や同期の確認。

はい、操作多すぎ。

 

Facebook製 Stetho

Stetho - A debug bridge for Android applications

デバッグコードを多少埋め込む。


dependencies {
  compile 'com.facebook.stetho:stetho:1.5.0'
}


public class MyApplication extends Application {
  public void onCreate() {
    super.onCreate();
    Stetho.initializeWithDefaults(this);
  }
}

埋め込んだら、Chromeで開く。

chrome://inspect/#devices

なんで、ID列が2列あるんだよっ!?

リードオンリー。

 

Android Debug Database

amitshekhariitbhu/Android-Debug-Database: A library for debugging android databases and shared preferences - Make Debugging Great Again

一行のみ。


debugImplementation 'com.amitshekhar.android:debug-db:1.0.4'

ログに出力されるURLをクリック。

ブラウザに表示される。

クエリー実行や行ごとの編集もブラウザから可能。

これにしよう。

「Make Debugging Great Again」ですね!

しかし、Room で見れない。
「room」 - Issues · amitshekhariitbhu/Android-Debug-Database

 

まとめ

どうにも、「File Explorer」を使ってのファイルコピー操作がだるい。

確認のたびに、接続や同期、ファイル上書き確認が必要。

しかも、コピーするファイルって、

data/data/your-application-package/databases 以下


your-database-name
your-database-name-shm
your-database-name-wal

の3つが必要なんじゃね?

しらんけど。

SQLiteのジャーナルモード - なべ’s blog


SQLDelight 1.0 使い方 #2

前回でとりあえずREADMEのサンプルで使ってみました。

今回は、それを利用しての、DAO的な LocalRepository を作ります。

とりあえずおおまかな構成重視で細かいことはあとで調整していきます。


class LocalRepository(context: Context) {

  private val driver = AndroidSqliteDriver(Schema, context, "test.db")
  private val queries = Database(driver).playerQueries

  fun insert(player: GiantsPlayer) {
    queries.insert(player.number, player.name)
  }

  fun selectAll(): List<GiantsPlayer> {
    return queries.selectAll()
        .executeAsList().map {
          GiantsPlayer(it.number, it.name)
        }
  }

}


data class GiantsPlayer(
  val number: Long,
  val name: String
)

動画で雰囲気を。



最終的にはテキストでわかりやすくまとめます。

とりあえず、おおまかに。

(つづく...)

SQLDelight 1.0 使い方 #1
SQDelight の データベースバージョン


今どきのアプリに必須な「複数のソースからのデータ取得」の実装

少し古いですが、ふと思い出した記事です。
ネットワークを使ったすべてのアプリに必須な考え方だと思います。

Loading data from multiple sources with RxJava

ネットワーク経由で問い合わせするデータがある場合、必要なときにそのまま取得することができますが、ディスクやメモリにキャッシュするほうが効率的です。

1. たまにネットワーク経由で新鮮なデータを取得する。
2. それ以外は、その結果をキャッシュしてできるだけ早く取得する。

RxJava を使ってこの実装をすると良いです。

 

基本となる流れ

Observable を使って、ネットワーク、ディスク、メモリーのそれぞれから取得します。

シンプルに2つのオペレーター concat() と first() を使います。

concat() は、複数の Observable を並び順に合成して、first() はその並び順から最初のものを実行します。よって、concat().first() とすると、複数のソースから最初のものが取得されます。


// Our sources (left as an exercise for the reader)
Observable<Data> memory = ...;
Observable<Data> disk = ...;
Observable<Data> network = ...;

// Retrieve the first source with data
Observable<Data> source = Observable
  .concat(memory, disk, network)
  .first();

このパターンの鍵となるのは、concat() が 必要なときにだけ、それぞれの子Observableを subscribe することです。

first() はシーケンスを早く止めるので、データがキャッシュされている場合に不要な遅いソースの問い合わせはありません。 言い換えれば、メモリから結果が返された場合、ディスクやネットワークにアクセスする必要はありません。 逆に、メモリとディスクがデータを持っていない場合は、新しくネットワークリクエストを行います。

 

データの保存

当然、次のステップは、ソースが入ってきたときにそれを保存することです。ネットワーク要求の結果をディスクに保存したり、ディスクへのリクエストをメモリにキャッシュしなければ、何の意味もありません。上記のコードは、常にネットワークリスエストを行うだけです。

私の考えた対策は、それぞれのソースがそれを発行するときにデータを保存/キャッシュすることです。


Observable<Data> networkWithSave = network.doOnNext(data -> {
  saveToDisk(data);
  cacheInMemory(data);
});

Observable<Data> diskWithCache = disk.doOnNext(data -> {
  cacheInMemory(data);
});

これで、networkWithSaveとdiskWithCacheを使用した場合、データはロード時に自動的に保存されます。

(この方法のもう1つの利点は、networkWithSave / diskWithCache はどこでも使用できることです。)

 

古いデータ

このままでは、古いままのデータが常に返されます。新鮮なデータの取得のために、たまにはサーバから取得しなければなりません。

解決策は、first() で。これはフィルタリングも実行できます。価値のないデータを除去するように設定します。


Observable<Data> source = Observable
  .concat(memory, diskWithCache, networkWithSave)
  .first(data -> data.isUpToDate());

これで、「最新」と見なされる最初のアイテムのみを発行します。したがって、そのデータソースが古い場合は、新しいデータが見つかるまで次のソースに進みます。

 

first() の代わりに takeFirst()

first() の代わりに takeFirst() を使うこともできます。

2つの違いは、いずれのソースも有効なデータを発行しない場合、first()は NoSuchElementException をスローするのに対し、takeFirst() は例外なしで完了することです。

どちらを使用するかは、データ不足を明示的に処理する必要があるかどうかによって異なります。

dlew/rxjava-multiple-sources-sample: Sample code demonstrating loading multiple data sources via RxJava