SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如 Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。 至2015年已经有15个年头，SQLite也迎来了一个版本 SQLite 3已经发布。

   Android Room是Google发布的一个和SQLite相关的的数据库，它是一个轻量级的ORM（Object Relational Mapping）对象关系映射数据库，其本质上是对Android原生的SQLite的封装，只不过相对比原生操作更简单、高效，目前市面上类似的数据库有GreenDao、LitePal、Realm、ObjectBox等等。

ImportLite：将CSV文件导入SQLite数据库 ImportLite是用于将CSV文件导入SQLite的命令行实用程序。 它既可以从头开始创建表，也可以将数据加载到现有表中。 它还提供高级功能，包括值预处理和数据规范化。 ＃＃目录 命令行参数 架构文件 列 桌子 外键 测验 安装与注意事项 需要Python 2.7或3.2+ 经过SQLite 3.7版测试 与UTF-8编码文件兼容。 使用Python的软件包管理器pip从命令行进行安装。 --pre标志是必需的，因为importlite仍处于预发布阶段； 最新版本是0.1.0。 $ pip install --pre importlite 如果没有pip，也可以从源代码安装： $ git clone https://github.com/KatrinaE/importlite importlite $ cd impo

网络编程项目：论文管理系统（基于tcp传输、并发服务器、sqlite数据库等） c语言开发 linux操作系统 项目描述：该项目是实现论文上传下载功能(通过使用)，并通过数据库创建表，留下记录。 服务端是使用并发服务器，接收到客户端上传的文件后，创建一个数据库表，把上传记录，记录在表中。根据客户端的的需求，进行文件发送和接收。 客户端用户可以在登陆界面输入的账号和密码获取不同权限（管理员权限，和普通权限两种）。 管理员能够查看服务端所有论文，和上传者的信息，按照上传的先后顺序排序打印信息，可以上传和下载论文，并且创建(如果存在数据库文件就打开，否则创建数据库文件)一个数据表，根据用户登陆，上传和下载文件的记录。还可以创建新的普通用户。 普通权限客户端只能查看自己上传的论文信息和上传下载服务器论文。根据用户登陆，创建一个表，显示上传和下载文件的记录。 服务端编译执行：直接make ->然后运行./main 客户端编译编译执行：在第一层文件夹 make -> cd bin -> ./main 客户端要上传和下载的文件，放在bin目录中 客户端用户账号和密码如下：

sqlite3

win10系统编译的sqlcipher执行工具，库，头文件，可加密sqlite数据库； VS2017 x64编译sqlcipher-4.0.1，sqlcipher可执行，如果执行失败，将libcrypto-1_1-x64.dll放在C:\Windows\System32\文件夹下。 库和头文件导入到其他项目时记得采用x64平台。

csvs到sqlite 将 CSV 文件转换为 SQLite 数据库。 使用浏览和发布该 SQLite 数据库。 基本用法： csvs-to-sqlite myfile.csv mydatabase.db 这将创建一个名为mydatabase.db的新 SQLite 数据库，其中包含一个包含 CSV 内容的表myfile 。 您可以提供多个 CSV 文件： csvs-to-sqlite one.csv two.csv bundle.db bundle.db数据库将包含两个表， one和two 。 这意味着您可以使用通配符： csvs-to-sqlite ~/Downloads/*.csv my-downloads.db 如果您将路径传递到一个或多个目录，脚本将递归搜索这些目录中的 CSV 文件并为每个目录创建表。 csvs-to-sqlite ~/path/to/d

1、sqlite3.dll x64 v3.38 2、支持 r-tree 的版本，可以直接丢到 python 的 Dlls 目录下，然后再在 python 中即可使用 r-tree 索引 3、亲测可用，担心有问题可以把 python 自带的 sqlite3.dll 改名为 sqlite3_old.dll ，再把这个丢进去，有问题覆盖回来就行

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