knowledgebase/journals/2023_10_16.md

• Conversazione con #GPT-4 su configurazione storage ibrido #sqlite e filesystem per #Probo
  • Ho bisogno di una consulenza che riguarda lo sviluppo di un'applicazione local-first i cui dati sono principalmente costituiti da file markdown locali. I file sono debolmente in relazione tra loro se non per la presenza di tags identificati all'interno del testo markdown da un prefisso '#'.
  • È plausibile, secondo te, utilizzare delle strutture dati completamente in memoria senza necessità di operare con un dbms relazionale tipo sqlite?
  • Come gestiresti in tal caso l'aggiornamento delle strutture al cambiare delle informazioni presenti sul disco?
  • Si potrebbe anche pensare ad un approccio ibrido in cui viene comunque creato un DB locale, per esempio SQLite, pur mantenendo i file markdown come sorgente principale dei dati?
  • Come gestiresti in tal caso l'aggiornamento delle relazioni tra i dati al cambiare delle informazioni presenti sul disco?
  • Sì, è plausibile utilizzare delle strutture dati completamente in memoria, come ad esempio hash map o liste, per gestire i dati dei tuoi file markdown. Questo approccio può essere molto efficiente in termini di velocità, ma potrebbe presentare dei problemi in termini di persistenza dei dati e gestione della memoria, soprattutto se la quantità di dati è molto grande.
  • Per gestire l'aggiornamento delle strutture al cambiare delle informazioni presenti sul disco, potresti utilizzare un approccio basato su eventi o polling. Ad esempio, potresti avere un processo in background che monitora i file sul disco e, quando rileva un cambiamento, aggiorna le strutture dati in memoria.
  • Un approccio ibrido che prevede l'utilizzo di un DB locale come SQLite potrebbe essere una buona soluzione se hai bisogno di una maggiore persistenza dei dati e se la quantità di dati è molto grande. In questo caso, i file markdown sarebbero la sorgente principale dei dati, ma questi verrebbero anche salvati nel database per facilitare le operazioni di query e aggiornamento.
  • Per gestire l'aggiornamento delle relazioni tra i dati al cambiare delle informazioni presenti sul disco, potresti utilizzare un approccio simile a quello descritto sopra. Ad esempio, potresti avere un processo in background che monitora i file sul disco e, quando rileva un cambiamento, aggiorna sia le strutture dati in memoria che il database. Per mantenere la coerenza tra i dati in memoria e quelli nel database, potresti utilizzare un meccanismo di transazione o locking.
  • Un altro aspetto da considerare è l'indicizzazione dei dati. Se hai bisogno di eseguire frequentemente operazioni di ricerca o query sui tuoi dati, potrebbe essere utile creare degli indici, ad esempio basati sui tags, per accelerare queste operazioni. Questi indici potrebbero essere salvati sia in memoria che nel database, a seconda delle tue esigenze.
  • Parlami più approfonditamente degli indici basati sui tags utilizzando l'approccio in-memory. Produci un semplice esempio in Go.
  • Gli indici basati sui tag possono essere utilizzati per velocizzare le operazioni di ricerca e query sui tuoi dati. In un contesto in-memory, potresti creare un indice come una mappa in cui le chiavi sono i tag e i valori sono le liste dei file markdown che contengono quel tag.
  • Ecco un esempio molto semplice in Go:

  • package main
    - import (
    	"fmt"
    	"strings"
    )
    - // Struttura dati per i file markdown
    type MarkdownFile struct {
    	Id   string
    	Data string
    }
    - // Indice basato sui tag
    var tagIndex map[string][]*MarkdownFile
    - func main() {
    	// Inizializza l'indice
    	tagIndex = make(map[string][]*MarkdownFile)
    - // Crea alcuni file markdown
    	file1 := &MarkdownFile{
    Id:   "1",
    Data: "#tag1 Contenuto del file 1",
    	}
    	file2 := &MarkdownFile{
    Id:   "2",
    Data: "#tag2 Contenuto del file 2",
    	}
    	file3 := &MarkdownFile{
    Id:   "3",
    Data: "#tag1 #tag2 Contenuto del file 3",
    	}
    - // Aggiunge i file all'indice
    	addToIndex(file1)
    	addToIndex(file2)
    	addToIndex(file3)
    - // Stampa i file che contengono un certo tag
    	printFilesWithTag("#tag1")
    	printFilesWithTag("#tag2")
    }
    - // Aggiunge un file all'indice
    func addToIndex(file *MarkdownFile) {
    	// Estrae i tag dal contenuto del file
    	tags := strings.FieldsFunc(file.Data, func(r rune) bool {
    return r == '#'
    	})
    - // Aggiunge il file all'elenco di file per ogni tag
    	for _, tag := range tags {
    tagIndex[tag] = append(tagIndex[tag], file)
    	}
    }
    - // Stampa i file che contengono un certo tag
    func printFilesWithTag(tag string) {
    	files, ok := tagIndex[tag]
    	if !ok {
    fmt.Printf("Nessun file con il tag %s\n", tag)
    return
    	}
    fmt.Printf("File con il tag %s:\n", tag)
    	for _, file := range files {
    fmt.Printf("- %s\n", file.Id)
    	}
    }
    

  • In questo esempio, la funzione addToIndex estrae i tag dal contenuto di un file markdown e aggiunge il file all'elenco di file per ogni tag nell'indice. La funzione printFilesWithTag stampa gli ID dei file che contengono un certo tag.
  • Questo è un esempio molto semplice e potrebbe non essere adatto per un'applicazione reale, in cui potrebbe essere necessario gestire un numero molto grande di file e tag, e in cui i file potrebbero essere modificati o eliminati. Inoltre, potrebbe essere necessario gestire i tag in un modo più sofisticato, ad esempio ignorando la distinzione tra maiuscole e minuscole o normalizzando i tag in qualche modo.
  • Ora mostrami un esempio di approccio ibrido in cui viene utilizzato anche un dbms tipo sqlite.
  • In un approccio ibrido, potresti utilizzare SQLite per salvare i tuoi dati in modo persistente e per facilitare le operazioni di query e aggiornamento. Tuttavia, potresti anche mantenere in memoria le strutture dati per velocizzare le operazioni di ricerca e query.
  • Ecco un esempio molto semplice in Go che utilizza sia un database SQLite che una struttura dati in memoria:

  • package main
    - import (
    	"database/sql"
    	"fmt"
    	"strings"
    - _ "github.com/mattn/go-sqlite3"
    )
    - // Struttura dati per i file markdown
    type MarkdownFile struct {
    	Id   string
    	Data string
    }
    - // Indice basato sui tag
    var tagIndex map[string][]*MarkdownFile
    - func main() {
    	// Inizializza l'indice
    	tagIndex = make(map[string][]*MarkdownFile)
    - // Apri il database SQLite
    	db, err := sql.Open("sqlite3", "./markdown.db")
    	if err != nil {
    panic(err)
    	}
    	defer db.Close()
    - // Crea la tabella dei file markdown, se non esiste
    	_, err = db.Exec("CREATE TABLE IF NOT EXISTS files (id TEXT, data TEXT)")
    	if err != nil {
    panic(err)
    	}
    - // Crea alcuni file markdown
    	file1 := &MarkdownFile{
    Id:   "1",
    Data: "#tag1 Contenuto del file 1",
    	}
    	file2 := &MarkdownFile{
    Id:   "2",
    Data: "#tag2 Contenuto del file 2",
    	}
    	file3 := &MarkdownFile{
    Id:   "3",
    Data: "#tag1 #tag2 Contenuto del file 3",
    	}
    - // Salva i file nel database e aggiungili all'indice
    	saveAndIndexFile(db, file1)
    	saveAndIndexFile(db, file2)
    	saveAndIndexFile(db, file3)
    - // Stampa i file che contengono un certo tag
    	printFilesWithTag("#tag1")
    	printFilesWithTag("#tag2")
    }
    - // Salva un file nel database e lo aggiunge all'indice
    func saveAndIndexFile(db *sql.DB, file *MarkdownFile) {
    	// Salva il file nel database
    	_, err := db.Exec("INSERT INTO files (id, data) VALUES (?, ?)", file.Id, file.Data)
    	if err != nil {
    panic(err)
    	}
    - // Aggiunge il file all'indice
    	addToIndex(file)
    }
    - // Aggiunge un file all'indice
    func addToIndex(file *MarkdownFile) {
    	// Estrae i tag dal contenuto del file
    	tags := strings.FieldsFunc(file.Data, func(r rune) bool {
    return r == '#'
    	})
    - // Aggiunge il file all'elenco di file per ogni tag
    	for _, tag := range tags {
    tagIndex[tag] = append(tagIndex[tag], file)
    	}
    }
    - // Stampa i file che contengono un certo tag
    func printFilesWithTag(tag string) {
    	files, ok := tagIndex[tag]
    	if !ok {
    fmt.Printf("Nessun file con il tag %s\n", tag)
    return
    	}
    fmt.Printf("File con il tag %s:\n", tag)
    	for _, file := range files {
    fmt.Printf("- %s\n", file.Id)
    	}
    }
    

  • In questo esempio, la funzione saveAndIndexFile salva un file markdown nel database SQLite e lo aggiunge all'indice in memoria. La funzione addToIndex e printFilesWithTag funzionano come nell'esempio precedente.
  • Anche in questo caso, questo è un esempio molto semplice e potrebbe non essere adatto per un'applicazione reale, in cui potrebbe essere necessario gestire un numero molto grande di file e tag, e in cui i file potrebbero essere modificati o eliminati. Inoltre, potrebbe essere necessario gestire i tag in un modo più sofisticato, ad esempio ignorando la distinzione tra maiuscole e minuscole o normalizzando i tag in qualche modo.
  • Per importare una connessione #openvpn tramite il provider ExpressVPN utilizzando la #linuxcommandline su una distribuzione #archlinux

    • sudo nmcli connection import type openvpn file ~/housecloud.andreafazzi.eu/conf/expressvpn/express_vpn_milan.ovpn 
      

    • Per inserire lo username attraverso il comando nmcli

      •  nmcli connection modify express_vpn_milan +vpn.data username=USERNAME
        

• 20:00 quick capture: Better HTTP server routing in Go 1.22 #Golang #HTTP #REST #Probo
• 20:08 quick capture: Compile SQL to type-safe code | sqlc.dev #sqlite #Probo
• 20:18 quick capture: GitHub - glebarez/sqlite: The pure-Go SQLite driver for GORM #sqlite #orm #Probo
• 20:49 quick capture: connectivity_plus | Flutter Package #flutter #Probo #Android
• 20:52 quick capture: GitHub - emacs-lsp/lsp-dart: lsp-mode dart #emacs #dart #flutter