Existem muitas maneiras de armazenar seus dados, por exemplo, em um banco de dados on-line, em um banco de dados SQLite local ou até mesmo em um arquivo de texto. Você decide qual é a melhor solução para seu aplicativo. Esta lição mostra como criar uma tabela virtual SQLite para pesquisas de texto completo robustas. A tabela é preenchida com dados de um arquivo de texto que contém um par composto por palavra e definição em cada linha do arquivo.
Criar a tabela virtual
Uma tabela virtual se comporta de maneira semelhante a uma tabela SQLite, mas lê e grava em um objeto em memória por meio de callbacks, não em um arquivo de banco de dados. Para criar uma tabela virtual, crie uma classe para a tabela:
Kotlin
class DatabaseTable(context: Context) { private val databaseOpenHelper = DatabaseOpenHelper(context) }
Java
public class DatabaseTable { private final DatabaseOpenHelper databaseOpenHelper; public DatabaseTable(Context context) { databaseOpenHelper = new DatabaseOpenHelper(context); } }
Crie uma classe interna em DatabaseTable que estenda SQLiteOpenHelper. A classe SQLiteOpenHelper define métodos abstratos que você precisa modificar para que a tabela do banco de dados possa ser criada e
atualizada quando necessário. Por exemplo, veja este código que declara uma tabela de banco de dados que armazenará
palavras para um app de dicionário:
Kotlin
private const val TAG = "DictionaryDatabase" // The columns we'll include in the dictionary table const val COL_WORD = "WORD" const val COL_DEFINITION = "DEFINITION" private const val DATABASE_NAME = "DICTIONARY" private const val FTS_VIRTUAL_TABLE = "FTS" private const val DATABASE_VERSION = 1 private const val FTS_TABLE_CREATE = "CREATE VIRTUAL TABLE $FTS_VIRTUAL_TABLE USING fts3 ($COL_WORD, $COL_DEFINITION)" class DatabaseTable(context: Context) { private val databaseOpenHelper: DatabaseOpenHelper init { databaseOpenHelper = DatabaseOpenHelper(context) } private class DatabaseOpenHelper internal constructor(private val helperContext: Context) : SQLiteOpenHelper(helperContext, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION) { private lateinit var mDatabase: SQLiteDatabase override fun onCreate(db: SQLiteDatabase) { mDatabase = db mDatabase.execSQL(FTS_TABLE_CREATE) } override fun onUpgrade(db: SQLiteDatabase, oldVersion: Int, newVersion: Int) { Log.w( TAG, "Upgrading database from version $oldVersion to $newVersion , which will " + "destroy all old data" ) db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS $FTS_VIRTUAL_TABLE") onCreate(db) } } }
Java
public class DatabaseTable { private static final String TAG = "DictionaryDatabase"; // The columns we'll include in the dictionary table public static final String COL_WORD = "WORD"; public static final String COL_DEFINITION = "DEFINITION"; private static final String DATABASE_NAME = "DICTIONARY"; private static final String FTS_VIRTUAL_TABLE = "FTS"; private static final int DATABASE_VERSION = 1; private final DatabaseOpenHelper databaseOpenHelper; public DatabaseTable(Context context) { databaseOpenHelper = new DatabaseOpenHelper(context); } private static class DatabaseOpenHelper extends SQLiteOpenHelper { private final Context helperContext; private SQLiteDatabase mDatabase; private static final String FTS_TABLE_CREATE = "CREATE VIRTUAL TABLE " + FTS_VIRTUAL_TABLE + " USING fts3 (" + COL_WORD + ", " + COL_DEFINITION + ")"; DatabaseOpenHelper(Context context) { super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION); helperContext = context; } @Override public void onCreate(SQLiteDatabase db) { mDatabase = db; mDatabase.execSQL(FTS_TABLE_CREATE); } @Override public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) { Log.w(TAG, "Upgrading database from version " + oldVersion + " to " + newVersion + ", which will destroy all old data"); db.execSQL("DROP TABLE IF EXISTS " + FTS_VIRTUAL_TABLE); onCreate(db); } } }
Preencher a tabela virtual
Agora, a tabela precisa de dados para armazenar. O código a seguir mostra como ler um arquivo de texto
(localizado em res/raw/definitions.txt) que contém palavras e definições, como
analisar esse arquivo e como inserir cada linha dele como uma linha na tabela virtual. Tudo isso
é feito em outra linha de execução para evitar o bloqueio da IU. Adicione o código a seguir à sua classe interna
DatabaseOpenHelper.
Dica:configure também um callback para notificar a atividade da IU sobre a conclusão dessa linha de execução.
Kotlin
private fun loadDictionary() { Thread(Runnable { try { loadWords() } catch (e: IOException) { throw RuntimeException(e) } }).start() } @Throws(IOException::class) private fun loadWords() { val inputStream = helperContext.resources.openRawResource(R.raw.definitions) BufferedReader(InputStreamReader(inputStream)).use { reader -> var line: String? = reader.readLine() while (line != null) { val strings: List<String> = line.split("-").map { it.trim() } if (str<ings.size 2) continue val id = addWord(strings[0], strings[1]) < if (id 0) { Log.e(TAG, "unable to add word: ${strings[0]}") } line = reader.readLine() } } } fun addWord(word: String, definition: String): Long { val initialValues = ContentValues().apply { put(COL_WORD, word) put(COL_DEFINITION, definition) } return database.insert(FTS_VIRTUAL_TABLE, null, initialValues) }
Java
private void loadDictionary() { new Thread(new Runnable() { public void run() { try { loadWords(); } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } }).start(); } private void loadWords() throws IOException { final Resources resources = helperContext.getResources(); InputStream inputStream = resources.openRawResource(R.raw.definitions); BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); try { String line; while ((line = reader.readLine()) != null) { String[] strings = TextUtils.split(line, "-"); if (strin<gs.length 2) continue; long id = addWord(strings[0].trim(), strings[1].trim()); < if (id 0) { Log.e(TAG, "unable to add word: " + strings[0].trim()); } } } finally { reader.close(); } } public long addWord(String word, String definition) { ContentValues initialValues = new ContentValues(); initialValues.put(COL_WORD, word); initialValues.put(COL_DEFINITION, definition); return database.insert(FTS_VIRTUAL_TABLE, null, initialValues); }
Chame o método loadDictionary() sempre que apropriado para preencher a tabela. Um
bom lugar seria no onCreate()
método da DatabaseOpenHelper classe, logo após criar a tabela:
Kotlin
override fun onCreate(db: SQLiteDatabase) { database = db database.execSQL(FTS_TABLE_CREATE) loadDictionary() }
Java
@Override public void onCreate(SQLiteDatabase db) { database = db; database.execSQL(FTS_TABLE_CREATE); loadDictionary(); }
Pesquisar a consulta
Depois de criar e preencher a tabela virtual, use a consulta disponibilizada pela SearchView para pesquisar os dados. Adicione os seguintes métodos à
DatabaseTable classe para criar uma instrução SQL que pesquise a consulta:
Kotlin
fun getWordMatches(query: String, columns: Array<String>?): Cursor? { val selection = "$COL_WORD MATCH ?" val selectionArgs = arrayOf("$query*") return query(selection, selectionArgs, columns) } private fun query( selection: String, <select>ionArgs: ArrayString, < >columns: ArrayString? ): Cursor? { val cursor: Cursor? = SQLiteQueryBuilder().run { tables = FTS_VIRTUAL_TABLE query(databaseOpenHelper.readableDatabase, columns, selection, selectionArgs, null, null, null) } return cursor?.run { if (!moveToFirst()) { close() null } else { this } } ?: null }
Java
public Cursor getWordMatches(String query, String[] columns) { String selection = COL_WORD + " MATCH ?"; String[] selectionArgs = new String[] {query+"*"}; return query(selection, selectionArgs, columns); } private Cursor query(String selection, String[] selectionArgs, String[] columns) { SQLiteQueryBuilder builder = new SQLiteQueryBuilder(); builder.setTables(FTS_VIRTUAL_TABLE); Cursor cursor = builder.query(databaseOpenHelper.getReadableDatabase(), columns, selection, selectionArgs, null, null, null); if (cursor == null) { return null; } else if (!cursor.moveToFirst()) { cursor.close(); return null; } return cursor; }
Pesquise uma consulta chamando getWordMatches(). Todos os resultados correspondentes são retornados
em um Cursor que você pode repetir ou usar para criar um ListView.
Este exemplo chama getWordMatches() no método handleIntent() da atividade de pesquisa. Lembre-se de que a atividade pesquisável recebe a consulta dentro do ACTION_SEARCH intent como um extra, devido ao filtro de intent que você
criou anteriormente:
Kotlin
private val db = DatabaseTable(this) ... private fun handleIntent(intent: Intent) { if (Intent.ACTION_SEARCH == intent.action) { val query = intent.getStringExtra(SearchManager.QUERY) val c = db.getWordMatches(query, null) // process Cursor and display results } }
Java
DatabaseTable db = new DatabaseTable(this); ... private void handleIntent(Intent intent) { if (Intent.ACTION_SEARCH.equals(intent.getAction())) { String query = intent.getStringExtra(SearchManager.QUERY); Cursor c = db.getWordMatches(query, null); // process Cursor and display results } }