sqlite to csv php
Export SQLite Database To a CSV File
Summary: in this tutorial, you will learn how to export SQLite database to a CSV file.
There are several ways to dump data from an SQLite database to a CSV file.
Export SQLite Database to a CSV file using sqlite3 tool
SQLite project provides you with a command-line program called sqlite3 or sqlite3.exe on Windows. By using the sqlite3 tool, you can use the SQL statements and dot-commands to interact with the SQLite database.
To export data from the SQLite database to a CSV file, you use these steps:
The following commands select data from the customers table and export it to the data.csv file.
If you check the data.csv file, you will see the following output.
Besides using the dot-commands, you can use the options of the sqlite3 tool to export data from the SQLite database to a CSV file.
If you have a file named query.sql that contains the script to query data, you can execute the statements in the file and export data to a CSV file.
Export SQLite database to a CSV file using SQliteStudio
The SQLiteStudio provides the export function that allows you to export data in a table or the result of a query to a CSV file.
The following steps show you how to export data from a table to a CSV file.
First, click the Tools > Export menu item
Next, choose the database and table that you want to export data; check the Export table data.
Then, choose a single table to export the data.
After that, (1) choose the CSV as the export format, (2) specify the CSV file name, (3) check the column names in the first row, (4) choose comma (,) as the column separator, (5) treat the NULL value as empty string, (6) click Finish button to complete exporting.
Finally, check the customer.csv file, you will see the following content:
In this tutorial, you have learned various ways to export data in the SQLite database to a CSV file.
SQLite: How do I save the result of a query as a CSV file?
I’m new to SQLite. Is there a way I can export the results of a query into a CSV file?
6 Answers 6
From here and d5e5’s comment:
You’ll have to switch the output to csv-mode and switch to file output.
To include column names to your csv file you can do the following:
To verify the changes that you have made you can run this command:
Good answers from gdw2 and d5e5. To make it a little simpler here are the recommendations pulled together in a single series of commands:
So in the above example
Alternatively you can do it in one line (tested in win10)
Bonus: Using powershell with cmdlet and pipe (|).
where query.sql is a file containing your SQL query
All the existing answers only work from the sqlite command line, which isn’t ideal if you’d like to build a reusable script. Python makes it easy to build a script that can be executed programatically.
You can customize the query to only export part of the sqlite table to the CSV file.
You can also run a single command to export all sqlite tables to CSV files:
See here for more info.
Not the answer you’re looking for? Browse other questions tagged sqlite csv or ask your own question.
Linked
Related
Hot Network Questions
Subscribe to RSS
To subscribe to this RSS feed, copy and paste this URL into your RSS reader.
site design / logo © 2021 Stack Exchange Inc; user contributions licensed under cc by-sa. rev 2021.9.17.40238
By clicking “Accept all cookies”, you agree Stack Exchange can store cookies on your device and disclose information in accordance with our Cookie Policy.
Руководство по SQLite: настраиваем и учимся работать
Давно хотели познакомиться с SQLite? Мы сделали руководство по настройке и работе с инструментом, на основе статьи топового программиста.
SQLite — это автономная база данных без сервера SQL. Ричард Хипп, создатель SQLite, впервые выпустил программное обеспечение 17 августа 2000 года. С тех пор оно стало вторым по популярности ПО в мире. Его используют даже в таких важных системах, как Airbus A350. Кстати, программа вместе со всеми библиотеками весит всего несколько мегабайт.
Установка SQLite 3 клиента
Для запуска SQLite 3, в командной строке нужно прописать следующее:
Настройка клиента
Вы можете изменить заданные по умолчанию настройки CLI SQLite 3, отредактировав файлы
/.sqliterc в директории. Это удобно для сохранения настроек, которые вы часто используете (рецептов). Вот пример:
Импорт CSV файлов
Если таблицы назначения еще не существует, первая строка CSV-файлов будет использоваться для именования каждого из столбцов. Если таблица существует, то все строки данных будут добавлены в существующую таблицу.
В качестве примера я собрал несколько аэропортов Уэльса в CSV-файл с разными кодировками.
Я запустил в клиенте SQLite 3 новую базу данных под названием airport.db. Этого файла базы данных еще не существовало, поэтому SQLite 3 автоматически создал его для меня.
Я переключил клиент в режим CSV, установил запятую разделителем, а затем импортировал файл airport.csv.
Теперь появляется возможность запустить команду schema в таблице новых аэропортов, видим два столбца с названиями на японском языке и ещё два — с использованием ASCII-символов.
Без проблем можно давать команды, смешивая кодировки.
Кроме того, можно сбросить базу данных на SQL с помощью лишь одной команды.
Создание базы данных в памяти
Локальность данных может быть значительно улучшена за счет хранения базы данных SQLite 3 в памяти, а не на диске. Ниже приведен пример, где я вычисляю 10 значений Фибоначчи и сохраняю их в базе данных SQLite 3, находящейся в памяти, с использованием Python 3.
Пользовательские функции
Вы можете создавать пользовательские функции в Python, которые будут выполняться с использованием данных, находящихся внутри БД SQLite 3. Ниже приведена небольшая база данных SQLite 3:
Затем я создал функцию на Python, которая извлекает имя хоста из URL-адреса и выполняет действия, ориентируясь на таблицу.
Вот что выводится при вызове функции fetchall:
Работа с несколькими базами данных
Клиент SQLite 3 способен работать с несколькими базами данных за один сеанс. Ниже я запустил клиент и подключил две базы данных.
В качестве префикса я использую имена таблиц в моих запросах с именем, которое я назначил базе данных.
Визуализация с помощью Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks — популярная программа для визуализации данных. Ниже можно посмотреть процесс настройки и несколько примеров визуализаций.
Для начала я установил ряд системных зависимостей.
Я обновил менеджер пакетов «pip» Python до версии 9.0.1 в этой виртуальной среде.
Затем я установил несколько популярных Python-библиотек.
Jupyter Notebooks откроет рабочую папку на Linux-машине через HTTP, поэтому мне нужно создать отдельную рабочую папку.
Затем я включил расширение gmaps и разрешил Jupyter использовать виджеты.
После этого я запустил сервер Notebook. Вы увидите URL-адрес, содержащий параметр токена. Чтобы запустить Notebook (не ПК, конечно же), откройте ссылку в веб-браузере.
Перед открытием URL-адреса я создал базу данных SQLite 3 из CSV-файла. Здесь содержится около миллиона случайных записей о поездках на такси. Чтобы экспортировать эти записи из Hive, я сделал следующее:
В моём блоге есть краткие инструкции по импорту набора данных в Hive. Если использовать инструкции не на ОС Raspbian, а на других, то имена пакетов, например, для JDK, вероятно, будут отличаться.
Вот первые три строки этого CSV-файла. Обратите внимание: первая строка содержит имена столбцов.
Я распаковал GZIP-файл, запустил SQLite 3, добавил trip.db в качестве параметра.
Затем переключился в режим CSV, убедился в том, что разделителем является запятая, и что импортирует CSV-файл в таблицу маршрутов.
Настроили, что дальше?
С импортированными данными я открыл Notebook URL-адрес и создал Python 3 Notebook в интерфейсе Jupyter’а. Теперь необходимо вставить следующее в первую ячейку, одновременно зажать shift и кнопку выполнения.
Код выше будет импортировать Pandas, библиотеку Python для SQLite 3, Holoviews — библиотеку обработки данных, библиотеку визуализации, а затем инициализировать расширение Bokeh для Holoviews. Наконец, будет установлено соединение с базой данных SQLite 3 с информацией о поездках на такси.
В следующем примере я привел код, который создаст heatmap для разбивки поездок по дням и часам.
Ниже приводится линейная диаграмма, показывающая количество поездок такси.
Чтобы построилась гистограмма, сравнивающая данные по разным цветам автомобилей, необходимо ввести информацию в новую ячейку.
Ниже приводится круговая диаграмма, показывающая зависимость поездок от времени суток.
Чтобы создать диаграмму матрицы рассеивания, выполните действия как в коде ниже. Заметьте, что это может занять несколько минут. Сначала будет показан массив данных, а потом и сам график.
Я натолкнулся на два способа отображения географических точек на картах. Первый — с Matplotlib и Basemap, которые будут работать в автономном режиме, без необходимости использовать API-ключи. Ниже будут указаны точки сбора для маршрутов такси в наборе данных.
Да, это выглядит несколько примитивно.
Следующий код построит heatmap поверх Google Maps виджета. Недостатком является то, что вам нужно будет создать связанный с Google API-ключ и подключаться к Интернету, когда вы его используете.
Другая проблема заключается в том, что если географические данные о широте/долготе недействительны, вы получите сообщение об ошибке, а не просто пропустите их. Зачастую набор данных находится в неидеальном состоянии, а потому, возможно, придется потратить некоторое время на фильтрацию неверных значений.
Дампинг Pandas DataFrames для SQLite
Pandas DataFrames отлично подходят для создания производных наборов данных с минимальным количеством кода. Кроме того, сброс Pandas DataFrames обратно в SQLite 3 очень прост. В этом примере я заполнил DataFrame некоторыми CSV-данными, создал новую базу данных SQLite 3 и выгрузил DataFrame в этот файл.
Вывод
SQLite 3 — не игрушка, а мощное SQL-расширение. Поскольку скорость хранения и производительность одного ядра в процессорах увеличивают объем данных, SQLite 3 продолжает развиваться.
Я определенно считаю SQLite 3 одной из наиболее удобных баз данных, и я решаю значительное количество задач с его помощью.
Возможно вас заинтересует следующая статья
Парсим базу юриков ФНС (велосипедостроение с xml, csv, SQLite и Питоном)
Замечания: статья для совсем маленьких и крутым спецам по кодингу будет не интересно, лучше ее пропустить. В коде первым комментарием поставлена ссылка на расположение файла с этим кодом для удобства и простоты. Главная задача была получить результат в виде таблицы SQLite. Качество кода оцениваем как ниже среднего, но с заявкой на максимальную простоту. Код написан достаточно просто и без пояснений, но готовы исправиться, поясниться.
Вводная
Что хотим сделать: взять данные по юридическим лицам (ЮЛ) РФ за 2019 год (идентификаторы ЮЛ: наименование и ИНН(ЮЛ), оборот, расход) и положить в SQLite.
Для строительства велосипедов использованы (но не пострадали):
Питон 3.8.10 (если нет, берем тут).
В качестве IDE использовалась Visual Studio Code, но абсолютно не принципиально, хоть блокнот.
Подготовительный этап
Качаем
Качаем исходный файл. Лучше каким-нибудь даунлодером (например Downloader Master). При попытках качать базы с ФНС и/или Росстата обычным браузером скачка часто обрывается. Исходный файл берем тут. Кладем исходный файл в папку: D:/2021_8_16_oborot/ish Там же берем описание структуры набора данных (.xsd).
Расзиповываем
Посчитали удобнее сразу расзиповать файлы:
Запускаем в терминале IDE (правая клавиша мыши и «Run Python file in Terminal»). Если забыли установить пакет zipfile терминал будет ругаться на его отсутствие. Потому устанавливаем нужный пакет в терминале IDE (точно так же и в командной строке Виндоус, но не забываем активировать виртуальное окружение проекта): (venv) D:\2021_8_16_oborot>pip install zipfile Предварительно смотрим, что терминал запустился автоматически в виртуальном окружении (по непонятным причинами в VScode обычно запускается виртуальное окружение, но не всегда): (venv) D:\2021_8_16_oborot> Если виртуальное окружение не активировалось самостоятельно, то активируем его в ручную, так же как делали в командной строке Виндоус. Получили итог: ошибок нет, файл расзиповался в 12 060 xml файлов.
Любуемся на xml
Если открыть файлы, то там много лишней (для нашей задачи) информации
А нам будут нужны только данные по юридическим лицам. В каждом файле xml их от 1 до 100 (примерно):
Запустили код, убедились, что все ОК. Данные в каждом из файлов выглядят так:
Данные по каждому ЮЛ в отдельной строчке, данные разделены запятыми. Теперь можно в цикле брать и парсить все 12 060 файлов.
Сами наступаем на грабли, сами правим
После того, как мы записали все csv файлы оказалось, что мы сделали ошибку в путях (пропустили ‘/’ в этой строчке: ‘with open((‘D:/2021_8_16_oborot/csv’ + base + ‘.csv’), ‘w+’, encoding=’utf-8′) as f:)’ и вместо того, чтобы записать все файлы в директорию D:\2021_8_16_oborot\csv\ они записались в общую директорию проекта, что не гуд. Пришлось набросать код, чтобы найти все эти файлы и переместить их куда планировали изначально.
Файлы были успешно переименованы и перемещены.
Питоним неудачно
Дальше мы написали Питоний код для создания базы данных, таблицы и записи данных в цикле из всех 12060 csv файлов в таблицу. К сожалению сделать этого не удалось, выходили разные ошибки, которые мы не смогли пока решить. С этой проблемой мы разберемся и сразу дополним статью.
Невзирая ни на что идем дальше
Но так как основная задача была быстро получить финишный результат, то идем дальше к финишу. Поэтому мы пошли так: слили все данные в один csv файл.
В процессе работы код использовал почти 0,7ГБ памяти, но благополучно записался.
Импорт единого csv в SQLite
Раз уж у нас сегодня день велосипедостроения, то для импорта единого файла используем менеджеры SQLite вместо Питона.
В итоге:
DB browser (SQLite) не смог импортировать этот файл. Вылетел с записью «Это не ошибка, но в записи № 1 125 507 чой-то не то.
Аналогично не импортнул и SQLite Expert
Единственный, кто смог импортировать был SQLite Studio (ver.3.3.3). Было записано 1 089 044 строчек в таблицу.
По идее каждая строчка должна быть отдельным данными по одному ЮЛ. Но как выяснилось в таблице нашлось небольшое количество битых строк, у которых в одну ячейку записались данные нескольких ЮЛ, чего, естественно быть не должно. Разбираемся, что это могло быть. Пока предварительная идея, что в исходных данных или в csv файлах есть битые данные, которые ломают правильное формирование таблицы. Но это нужно проверить, найти ошибку.
В завершение
P.S. Код проекта в github пока не положен, в процессе. Будет положен сюда
P.S.2 Изначально, когда мы получили xml-ки, то проверили один из файлов на соответствие схемы. Все было ОК. Но, как мы предполагаем в каких-то из файлов есть ошибки. Когда проверим обновим статью.
А это код проверки только одного (из 12 060) файла на соответствие схемы.
SQLite Export Data from Table to CSV File
SQLite Export Data to CSV File
In SQLite, by using “.output” command we can export data from database tables to CSV or excel external files based on our requirement.
Syntax of SQLite Export Command
Following is the syntax of “.output” command to export data from the database to CSV or excel file.
SQLite Export Data to CSV File Example
We will export “emp_master” table data to Employee.csv file for that write the query like as shown below. Let’s look at the example of exporting data of emp_master table to Employee.csv file. This file does not exist. So it will first create and export data into it.
sqlite > SELECT * FROM emp_master ;
If you observe above example to export data from SQLite database to CSV or Excel file we followed few steps those are
Once we execute the above statements Employee.csv file will create in the folder where our SQLite3.exe file exists with emp_master table data like shown following.
When we open the Employee.csv file that will contain all the records of emp_master table like as shown below.
This is how we can export data from SQLite database to CSV or EXCEL files based on our requirements.