WSL2 + Ubuntu + VSCodeでSQLiteを使い倒す！ブクログCSVを爆速インポート

はじめに

この記事では、WSL2上のUbuntuにSQLiteをインストールし、Visual Studio Code (VSCode) から操作する手順を解説します。さらに、ブクログからエクスポートしたCSVファイルをSQLiteデータベースにインポートする方法も紹介します。

SQLiteインストール編

WSL2 (Ubuntu) へのインストール

sudo apt update
sudo apt install sqlite3

インストール確認

sqlite3 --version

VSCodeの設定

VSCodeに以下の拡張機能をインストールします。

• SQLite by alexcvzz

データベースの操作

1. データベースファイルの作成

   sqlite3 example.db
   

2. VSCodeでデータベースを開く

   • Ctrl+Shift+P でコマンドパレットを開き、SQLite: Open Database を選択
   • 作成したデータベースファイルを選択

3. SQLITE EXPLORERで操作

   • テーブル一覧の表示
   • テーブル内容の表示
   • クエリの実行

ブクログCSVインポート編

ブクログからCSVをエクスポート

1. ブクログにログイン
2. 自分の本棚を開く
3. 絞り込み配列の「スパナ」ボタンをクリック
4. 「エクスポート」を選択
5. CSVファイルをダウンロード

注意点

• 文字コード: ブクログのCSVはShift-JIS形式でエクスポートされるため、UTF-8に変換が必要です。
• ヘッダー行: CSVの1行目はヘッダー行ですが、インポート時にデータとして取り込まれることがあります。

SQLiteでデータベース作成

1. データベースファイルの作成

   sqlite3 booklog.sqlite
   

2. テーブル作成

   CREATE TABLE books (
       service_id INTEGER,
       item_id TEXT,
       isbn13 TEXT,
       category TEXT,
       rating INTEGER,
       read_status TEXT,
       review TEXT,
       tags TEXT,
       memo TEXT,
       registered_date TEXT,
       read_date TEXT,
       title TEXT,
       author TEXT,
       publisher TEXT,
       publication_year INTEGER,
       book_type TEXT,
       page_number INTEGER
   );
   

3. CSVインポート

   .mode csv
   .import booklog.csv books
   

   • 重要: .import コマンドは文字コードを直接指定できません。事前にCSVファイルをUTF-8に変換してください。

4. データ確認

   .tables
   PRAGMA table_info(books);
   SELECT COUNT(*) FROM books;
   SELECT * FROM books LIMIT 5;
   

   • .tables でテーブル一覧を確認
   • PRAGMA table_info(books); でテーブル定義を確認
   • SELECT COUNT(*) FROM books; でデータ件数を確認
   • SELECT * FROM books LIMIT 5; でデータ内容を確認

便利なコマンド

.mode column
.headers on

• .mode column: 列表示モード
• .headers on: ヘッダー表示

.backup books_backup.db

• .backup: データベースのバックアップ

まとめ

この記事では、WSL2 + Ubuntu + VSCode環境でSQLiteを使い、ブクログのCSVデータをインポートする手順を解説しました。文字コードやヘッダー行など、注意すべき点も記載したので、ぜひ参考にしてください。

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ポイント:

• シンプルさ: 複雑な説明を避け、簡潔な文章で手順を説明しました。
• 具体性: コマンド例を豊富に記載し、具体的な操作をイメージできるようにしました。
• 注意点: 文字コードやヘッダー行など、ハマりやすいポイントを明示しました。
• メタ認知: これまでのやり取りで得られた知見を元に、読者がつまずきやすい箇所を予測し、対策を盛り込みました。
• ハッシュタグ: Obsidianでの検索を考慮し、記事に関連するハッシュタグを付与しました。

このQiita記事は、SQLite初心者でも理解しやすく、スムーズにデータベース構築を進めることができるでしょう。