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使用 Python 的 SQLite JSON1 和 FTS5 擴展

Lorry_Lu / 1630人閱讀

摘要:每個對象包括一個標題,一個和頂層的元數據鍵,下面是提取作品標題的代碼對應下面創建的查詢在接下來的例子中,將提取包含特定標簽的條目。對于擴展,該可選字典提供了附加元數據進行標記字段,以及通過前綴的長度存儲快速前綴查詢。

早在九月份,編程界出現一個名為 json1.c 的文件,此前這個文件一直在 SQLite 的庫里面。還有,筆者也曾總結通過使用新的 json1 擴展來編譯 pysqlite 的技巧。但現在隨著 SQLite 3.9.0 的發布,用戶已經不用再費那么大勁了。

SQLite 3.9.0 版本做了很大的升級,不僅增加了萬眾期待的 json1 擴展,還增加了具有全文檢索的新版本 fts5 擴展模塊。 fts5 擴展模塊提高了復雜查詢的性能,并且提供了開箱即用的 BM25 排序算法。該算法在其他相關領域排序方面也有著重大意義。使用者可通過查看發布說明以了解全部新增功能。

本文主要介紹如何添加 json1 和 fts5 擴展編譯 SQLite。這里將使用新版 SQLite 庫編譯 python 驅動程序,也利用 python 新功能。由于個人很喜歡 pysqlite 和 apsw,所以下文步驟中將會包括建立兩者的指令。最后,將在 peewee ORM 通過 json1 和 fts5 擴展進行查詢。

使用入門

首先從獲取新版 SQLite 源碼入手,一種方法是通過使用 SQLite 源代碼管理系統 fossil 來完成,另一種是下載一個壓縮圖像。 SQLite 使用 tclawk 進行源碼融合,因此在開始前,需要安裝下列工具:

tcl

awk (可用于大多數 unix系統)

fossil (可選)

該過程涉及幾個步驟,這里盡量將步驟細化。首先需要為新庫分配一個全新的目錄,筆者把它放在 ~/bin/jqlite 中,使用者可根據個人喜好自行選擇。

export JQLITE="$HOME/bin/jqlite"
mkdir -p $JQLITE
cd $JQLITE

通過 fossil 獲取源碼,運行以下命令:

fossil clone http://www.sqlite.org/cgi/src sqlite.fossil
fossil open sqlite.fossil

獲取快照文件,運行以下命令:

curl "https://www.sqlite.org/src/tarball/sqlite.tar.gz?ci=trunk" | tar xz
mv sqlite/* .

如果你更喜歡使用官方正式版,可在 SQLite 下載頁 下載 autoconf 的壓縮包,并將內容解壓到 $JQLITE 目錄中。

利用 json1 和 fts5 編譯 SQLite

代碼下載完成后,把它和 SQLite 源代碼樹放在同一目錄下。SQLite 支持大量的編譯配置選項,除了 json1fts5,還有很多其他有效的選擇。

編譯遵循典型的 configure -> make -> make install 順序 :

export CFLAGS="-DSQLITE_ENABLE_COLUMN_METADATA=1 
-DSQLITE_ENABLE_DBSTAT_VTAB=1 
-DSQLITE_ENABLE_FTS3=1 
-DSQLITE_ENABLE_FTS3_PARENTHESIS=1 
-DSQLITE_ENABLE_FTS5=1 
-DSQLITE_ENABLE_JSON1=1 
-DSQLITE_ENABLE_RTREE=1 
-DSQLITE_ENABLE_UNLOCK_NOTIFY 
-DSQLITE_ENABLE_UPDATE_DELETE_LIMIT 
-DSQLITE_SECURE_DELETE 
-DSQLITE_SOUNDEX 
-DSQLITE_TEMP_STORE=3 
-fPIC"
LIBS="-lm" ./configure --prefix=$JQLITE --enable-static --enable-shared
make
make install

在 SQLite3 Source Checkout 中,應該有一個 lib/libsqlite3.a 文件。如果文件不存在,檢查控制器的輸出,查看錯誤日志。我在 arch 和 ubuntu 上都已執行成功,但 fapple 和 windoze 我不確定能否成功。

創建 pysqlite

大多數 python 開發者對 pysqlite 一定不陌生,在 Python 標準庫中 pysqlite 或多或少的和 sqlite3 模塊相似。要建立和 libsqlite3 相對應的 pysqlite,唯一需要做的是修改 setup.cfg 文件使其指向剛才創建的 includelib 目錄。

git clone https://github.com/ghaering/pysqlite
cd pysqlite/
cp ../sqlite3.c .
echo -e "library_dirs=$JQLITE/lib" >> setup.cfg
echo -e "include_dirs=$JQLITE/include" >> setup.cfg
LIBS="-lm" python setup.py build_static

測試安裝,進入 build/lib.linux-xfoobar/ 目錄,啟動 Python 解釋器,運行以下命令:

>>> from pysqlite2 import dbapi2 as sqlite
>>> conn = sqlite.connect(":memory:")
>>> conn.execute("CREATE VIRTUAL TABLE testing USING fts5(data);")

>>> conn.execute("SELECT json(?)", (1337,)).fetchone()
(u"1337",)

接下來就看你心情了,你可以運行 python setup.py 安裝文件,也可以把新建的 pysqlite2(可在 build/lib.linux.../ 目錄下查看)鏈接到 $PYTHONPATH。如果想同時使用 virtualenv 和 $PYTHONPATH ,可以先激活 virtualenv,然后返回 pysqlite 目錄下運行 setup.py 來安裝文件。

創建 apsw

創建 apsw 的步驟幾乎和建立 pysqlite 相同。

cd $JQLITE
git clone https://github.com/rogerbinns/apsw
cd apsw
cp ../sqlite3{ext.h,.h,.c} .
echo -e "library_dirs=$SQLITE_SRC/lib" >> setup.cfg
echo -e "include_dirs=$SQLITE_SRC/include" >> setup.cfg
LIBS="-lm" python setup.py build

為了測試新的 apsw 庫,更改目錄到 build/libXXX。啟動 Python 解釋器,運行下列命令:

>>> import apsw
>>> conn = apsw.Connection(":memory:")
>>> cursor = conn.cursor()
>>> cursor.execute("CREATE VIRTUAL TABLE testing USING fts5(data);")

>>> cursor.execute("SELECT json(?)", (1337,)).fetchone()
(u"1337",)

可通過運行 Python setup.py 安裝文件來安裝新 apsw 全系統,或者鏈接 apsw.so 庫(可在 build/lib.linux.../ 查看)到 $PYTHONPATH。如果開發者想同時使用 virtualenv 和 apsw ,可以先激活 virtualenv,然后返回 apsw 目錄下運行 setup.py 安裝文件。

使用 JSON 擴展

json1 擴展中具有一些簡潔特性,尤其是 json_treejson_each 函數/虛擬表(詳情)。為了展示這些新功能,本文特意利用 peewee(小型 Python ORM)編寫了一些 JSON 數據并進行查詢。

原打算從 GitHub 的 API 上獲取測試數據,但為了展示最少冗長這個特性,特意選擇編寫一個小的 JSON 文件(詳情)。其結構如下:

[{
   "title": "My List of Python and SQLite Resources",
   "url": "http://charlesleifer.com/blog/my-list-of-python-and-sqlite-resources/", 
   "metadata": {"tags": ["python", "sqlite"]}
 }, 
 {
   "title": "Using SQLite4"s LSM Storage Engine as a Stand-alone NoSQL Database with Python"
   "url": "http://charlesleifer.com/blog/using-sqlite4-s-lsm-storage-engine-as-a-stand-alone-nosql-database-with-python/", 
   "metadata": {"tags": ["nosql", "python", "sqlite", "cython"]}
  },
  ...]

如果更愿意以 IPython 格式查看代碼,參考此處。

填充數據庫

獲取 JSON 數據文件和進行解碼:

>>> import json, urllib2
>>> fh = urllib2.urlopen("http://media.charlesleifer.com/downloads/misc/blogs.json")
>>> data = json.loads(fh.read())
>>> data[0]
{u"metadata": {u"tags": [u"python", u"sqlite"]},
 u"title": u"My List of Python and SQLite Resources",
 u"url": u"http://charlesleifer.com/blog/my-list-of-python-and-sqlite-resources/"}

現在,需要告知 peewee 怎樣去訪問我們數據庫,通過存入 SQLite 數據庫的方式使用自定義的 pysqlite 接口。這里使用的是剛剛編譯完成的 pysqlite2,雖然它和 tojqlite 有所混淆,但這并不沖突。在定義數據庫類后,將創建一個內存數據庫。(注:在接下來的2.6.5版本中,如果其使用比 sqlite3 更新版本編譯,peewee 將自動使用 pysqlite2)。

>>> from pysqlite2 import dbapi2 as jqlite
>>> from peewee import *
>>> from playhouse.sqlite_ext import *
>>> class JQLiteDatabase(SqliteExtDatabase):
...     def _connect(self, database, **kwargs):
...         conn = jqlite.connect(database, **kwargs)
...         conn.isolation_level = None
...         self._add_conn_hooks(conn)
...         return conn
...
>>> db = JQLiteDatabase(":memory:")

利用 JSON 數據填充數據庫十分簡單。首先使用單一 TEXT 字段創建一個通用表。此時,SQLite 不會顯示 JSON 數據多帶帶的列/數據類型,所以需要使用 TextField

>>> class Entry(Model):
...     data = TextField()
...     class Meta:
...         database = db
... 
>>> Entry.create_table()
>>> with db.atomic():
...     for entry_json in data:
...         Entry.create(data=json.dumps(entry_json))
...
JSON 的功能

首先介紹下 json_extract()。它通過點/括號的路徑來描述要找的元素(postgres 使用的是[])。數據庫的每個 Entry 中包含單一數據列,每個數據列中又包含一個 JSON 對象。每個 JSON 對象包括一個標題,一個 URL 和頂層的元數據鍵,下面是提取作品標題的代碼:

>>> title = fn.json_extract(Entry.data, "$.title")
>>> query = (Entry
...          .select(title.alias("title"))
...          .order_by(title)
...          .limit(5))
...
>>> [row for row in query.dicts()]
[{"title": u"A Tour of Tagging Schemas: Many-to-many, Bitmaps and More"},
 {"title": u"Alternative Redis-Like Databases with Python"},
 {"title": u"Building the SQLite FTS5 Search Extension"},
 {"title": u"Connor Thomas Leifer"},
 {"title": u"Extending SQLite with Python"}]

對應下面 SQL 創建的查詢:

SELECT json_extract("t1"."data", "$.title") AS title 
FROM "entry" AS t1 
ORDER BY json_extract("t1"."data", "$.title")
LIMIT 5

在接下來的例子中,將提取包含特定標簽的條目。利用 json_each() 函數搜索標簽列表。該函數類似于表(實際指的是虛表),返回篩選后的指定 JSON 路徑,下面是如何檢索標題為「Sqlite」條目的代碼。

>>> from peewee import Entity
>>> tags_src = fn.json_each(Entry.data, "$.metadata.tags").alias("tags")
>>> tags_ref = Entity("tags")

>>> query = (Entry
...          .select(title.alias("title"))
...          .from_(Entry, tags_src)
...          .where(tags_ref.value == "sqlite")
...          .order_by(title))
... 
>>> [row for row, in query.tuples()]
[u"Building the SQLite FTS5 Search Extension",
 u"Extending SQLite with Python",
 u"Meet Scout, a Search Server Powered by SQLite",
 u"My List of Python and SQLite Resources",
 u"Querying Tree Structures in SQLite using Python and the Transitive Closure Extension",
 u"Using SQLite4"s LSM Storage Engine as a Stand-alone NoSQL Database with Python",
 u"Web-based SQLite Database Browser, powered by Flask and Peewee"]

上述查詢的 SQL 有助闡明整個過程:

SELECT json_extract("t1"."data", "$.title") AS title 
FROM
    "entry" AS t1, 
    json_each("t1"."data", "$.metadata.tags") AS tags 
WHERE ("tags"."value" = "sqlite") 
ORDER BY json_extract("t1"."data", "$.title")

隨著查詢變得更加復雜,可通過使用 Peewee 對象對查詢進行封裝,使之變得更加有用,同時也使得代碼能夠重用。

下面是 json_each() 的另一個例子。這次將篩選每個條目中的標題,并建立相關標簽的字符串,字符串中用逗號分隔。這里將再次使用上文定義的 tags_src tags_ref

>>> query = (Entry
...          .select(
...              title.alias("title"),
...              fn.group_concat(tags_ref.value, ", ").alias("tags"))
...          .from_(Entry, tags_src)
...          .group_by(title)
...          .limit(5))
...
>>> [row for row in query.tuples()]
[(u"A Tour of Tagging Schemas: Many-to-many, Bitmaps and More",
  u"peewee, sql, python"),
 (u"Alternative Redis-Like Databases with Python",
  u"python, walrus, redis, nosql"),
 (u"Building the SQLite FTS5 Search Extension",
  u"sqlite, search, python, peewee"),
 (u"Connor Thomas Leifer", u"thoughts"),
 (u"Extending SQLite with Python", u"peewee, python, sqlite")]

為了清晰起見,這里是對應的 SQL 查詢語句:

SELECT 
    json_extract("t1"."data", "$.title") AS title, 
    group_concat("tags"."value", ", ") AS tags 
FROM 
    "entry" AS t1, 
    json_each("t1"."data", "$.metadata.tags") AS tags 
GROUP BY json_extract("t1"."data", "$.title") 
LIMIT 5

最后介紹的功能是 json_tree()。如同 json_each()json_tree() 同樣是一個多值函數,同樣與表類似。但不同但時 json_each() 僅返回特定路徑的 children,而 json_tree() 將遞歸遍歷全部對象,返回全部的 children。

如果標簽鍵嵌套在條目的任意位置,下面是如何匹配給定標簽條目的代碼:

>>> tree = fn.json_tree(Entry.data, "$").alias("tree")
>>> parent = fn.json_tree(Entry.data, "$").alias("parent")

>>> tree_ref = Entity("tree")
>>> parent_ref = Entity("parent")

>>> query = (Entry
...          .select(title.alias("title"))
...          .from_(Entry, tree, parent)
...          .where(
...              (tree_ref.parent == parent_ref.id) &
...              (parent_ref.key == "tags") &
...              (tree_ref.value == "sqlite"))
...          .order_by(title))
...
>>> [title for title, in query.tuples()]
[u"Building the SQLite FTS5 Search Extension",
 u"Extending SQLite with Python",
 u"Meet Scout, a Search Server Powered by SQLite",
 u"My List of Python and SQLite Resources",
 u"Querying Tree Structures in SQLite using Python and the Transitive Closure Extension",
 u"Using SQLite4"s LSM Storage Engine as a Stand-alone NoSQL Database with Python",
 u"Web-based SQLite Database Browser, powered by Flask and Peewee"]

在上述代碼中選取了 Entry 自身,以及代表該 Entry 子節點的二叉樹。因為每個樹節點包含對父節點的引用,我們可以十分簡單搜索命名為「標簽」的父節點,該父節點包含值為「sqlite」的子節點。
下面是 SQL 實現語句:

SELECT json_extract("t1"."data", "$.title") AS title 
FROM 
    "entry" AS t1, 
    json_tree("t1"."data", "$") AS tree, 
    json_tree("t1"."data", "$") AS parent 
WHERE (
    ("tree"."parent" = "parent"."id") AND 
    ("parent"."key" = "tags") AND 
    ("tree"."value" = "sqlite")) 
ORDER BY json_extract("t1"."data", "$.title")

這僅是 json1 擴展功能的一個方面,在接下來的幾周將會嘗試使用其更多的功能。請在此處給我留言,或者如果對該擴展存在特定的問題,可通過郵件向 sqlite-users 咨詢。

FTS5 與 Python

本小節中的代碼均是之前 JSON 示例中的代碼,這里將使用 Entry 數據文件的標題并且用它們填充搜索索引。peewee 2.6.5版本將包含 FTS5Model 功能,目前該功能可在 Github 主分支上可用。

重新回到之前的 JSON 例子中去,新建另一張表,作為 Entry 數據的查詢索引。

fts5 擴展要求所有的列不包含任何類型或約束。用于表示一列的唯一附加信息是無索引,意味著只能存儲數據并不能進行數據查詢。

對 entry 模型定義一個查詢索引,以實現通過查詢標題來確定相關的 URL。為此,需要將 url 字段定義為無索引。

class EntryIndex(FTS5Model):
    title = SearchField()
    url = SearchField(unindexed=True)
    class Meta:
        database = db
        options = {"tokenize": "porter", "prefix": "2,3"}

EntryIndex.create_table()

對于 fts5 擴展,該可選字典提供了附加元數據進行標記字段,以及通過前綴的長度存儲快速前綴查詢。利用 SQL 創建表的語句如下:

CREATE VIRTUAL TABLE "entryindex" USING fts5 (
    "title" ,
    "url"  UNINDEXED,
    prefix=2,3,
    tokenize=porter)

為了填充索引,將使用一對 JSON 函數從 Entry 模型中復制數據:

title = fn.json_extract(Entry.data, "$.title").alias("title")
url = fn.json_extract(Entry.data, "$.url").alias("url")
query = Entry.select(title, url).dicts()
with db.atomic():
    for entry in query:
        EntryIndex.create(**entry)

索引填充后,進行一些查詢:

>>> query = EntryIndex.search("sqlite").limit(3)
>>> for result in query:
...     print result.title

Extending SQLite with Python
Building the SQLite FTS5 Search Extension
My List of Python and SQLite Resources

實現上述查詢的 SQL 語句為:

SELECT "t1"."title", "t1"."url" 
FROM "entryindex" AS t1 
WHERE ("entryindex" MATCH "sqlite") 
ORDER BY rank

同樣可對查詢后的結果進行檢索:

>>> query = EntryIndex.search("sqlite AND python", with_score=True)
>>> for result in query:
...     print round(result.score, 3), result.title

-1.259 Extending SQLite with Python
-1.059 My List of Python and SQLite Resources
-0.838 Querying Tree Structures in SQLite using Python and the Transitive Closure Extension

這些結果是非常準確,用于上述查詢的 SQL 語句如下:

SELECT "t1"."title", "t1"."url", rank AS score 
FROM "entryindex" AS t1 
WHERE ("entryindex" MATCH "sqlite AND python") 
ORDER BY rank

本文中只是簡要介紹了 fts5 擴展的簡單功能,如果使用者查詢該文檔,將會發現其更多強大的功能。以下是一些例子:

多列索引,在排序時分配不同的權重

前綴查詢、引述語、相鄰的行的關鍵詞

上述查詢類型與布爾型運算符結合

unicode61默認編碼轉化器、porter分解器禁止使用

用于定義排序功能和斷詞的新的 C API。

詞匯表,用于查詢詞的數量和檢查索引

感謝閱讀

在 SQLite 添加 JSON 擴展對該項目和用戶來說都是一件好事。Postgresql 和 MySQL 都已支持 JSON 數據類型,很高興能 SQLite 跟隨他們的腳步。但并不是任何條件下均需要是 JSON 數據格式,例如某些情況下需要用到專用的嵌入式文件存儲庫 UnQLite。

json1.c 文件同樣值得注意。Dr. Hipp 提到:json1.c 現在只是第一步,未來還有更多的發展空間。因此,無論當前版本存在任何問題,我始終堅信將來發布的版本中性能和 APIS 兩個方面都會有很大的改善。還有一點,我相信他會考慮使用更高效的二進制格式。

很高興看到 SQLite 在全文查詢擴展模塊上不斷地自我完善和提高。為用戶提供一個內置算法和一個用戶可自行添加所需內容的 API。

原文地址:http://charlesleifer.com/blog/using-the-sqlite-json1-and-fts5-extensions-with-python/

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本文轉自 OneAPM 官方博客

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