提升sqlite数据库执行效率的方法探究(sqlite数据库执行效率)

提升sqlite数据库执行效率的方法探究

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SQLite作为一款轻量级、快速、可靠的关系型数据库管理系统，被广泛运用于移动设备和嵌入式设备中。但是，在实际的开发过程中，由于数据规模和复杂性的增加，SQLite数据库的执行效率可能会逐渐降低。为了解决这个问题，本文将探究提升SQLite数据库执行效率的方法。

一、优化数据结构

SQLite是使用文件系统作为储存结构进行存储的，因此在数据量较大的情况下，储存结构的优化将直接影响数据库的性能。一种比较有效的优化方式是使用索引。索引可以提高查询效率，并且可以确保信息的无重复性。但是过多的索引同样会影响性能，因此需要根据实际需求进行合理的索引设计。此外，还可以使用预编译SQL、B-tree等数据结构来优化查询效率。

二、避免冗余查询

在数据库设计中，经常会出现多个查询语句中出现相同的数据。为了避免反复查询同一个数据，可以使用缓存技术来提高查询效率。在每次查询时先判断缓存中是否已存在该数据，如果已存在则直接从缓存中读取，避免反复查询。

三、合理使用事务

事务可以将多个SQL语句一起执行，避免了多次的IO操作，从而提高了性能。但是，在使用事务时需要考虑具体情况，尽可能减少事务的使用频率，以免程序逻辑复杂度增加，影响数据库的性能。

四、优化IO操作

在SQLite数据库操作中，最耗费时间和资源的操作之一就是I/O操作。因此，要想提高SQLite数据库的执行效率，就必须优化I/O操作。目前，常用的优化方式包括：

1. 合理设置PRAGMA，提高缓存的利用率和减少写操作的次数；

2. 为数据库文件分配较大的缓存区，以减少读写操作对磁盘的频繁访问；

3. 定期清空缓存以减少对磁盘的频繁访问。

五、使用多线程技术

SQLite允许多个并发读操作，但不支持并发写操作。因此，在多线程环境下使用SQLite数据库，可以同时进行多个读操作，从而提高查询效率。但是，多线程操作需要注意线程同步问题，避免出现数据混乱的情况。

六、减少数据转换和拷贝

在SQLite数据库中，经常需要将数据从内存中读取，或者将数据从内存中写入数据库。在这个过程中，数据需要进行转换和拷贝，从而影响了程序的执行效率。为了减少这种影响，可以通过使用结构体和指针等方式，直接访问内存中的数据，从而避免频繁的数据转换和拷贝。

综上所述，SQLite数据库的执行效率取决于多种因素，包括数据结构的优化、避免冗余查询、合理使用事务、优化IO操作、使用多线程技术、减少数据转换和拷贝等。开发人员在实际应用中可以根据具体的应用场景，选择合适的方法来提升SQLite数据库的执行效率，从而确保数据库的性能和稳定性。

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sqlitememory原理

SQLite创建的数据库有一种模式IN-MEMORY，但是它并不表示SQLite就成了一个内存数据库。IN-MEMORY模式可以简单地理解为，（2023 表述勘误：本来创建的数据库文件是基于磁盘的，现在整个文件使用内存空间来代替磁盘空间，没有了文件作为backingstore，不必在修改数据库后将缓存页提交到文件系统），其它操作保持一致。也就是数据库的设计没有根本改变。

inmemory与tempdb是两种节约模式，节约的对象为（rollback）日志文件以及数据库文件，减少IO。inmemory将日志写在内存，并且去除数据库文件作为backingStore，缓存页不用提交到文件系统。tempdb只会在只会在脏的缓存页超过当前总量的25％才会同步刷写到文件，换句话说在临时数据库模式下，事务提交时并不总同步脏页，因此减少了IO数量，事务日志也受这种机制影响，所以在临时数据库模式下，事务日志是不是MEMORY并不重要。回过头来看，内存模式则是临时模式的一种极致，杜绝所有的IO。这两种模式都只能存在一个sqlite3连接，关闭时销毁。

提到内存，许多人就会简单地理解为，内存比磁盘速度快很多，所以内存模式比磁盘模式的数据库速度也快很多，甚至有人望文生意就把它变成等同于内存数据库。

它并不是为内存数据库应用而设计的，本质还是文件数据库。它的数据库存储文件有将近一半的空间是空置的，这是它的B树存储决定的，（2023 勘误：对于固定长度记录，页面使用率更大化，对于非自增计数键的索引，页面一般会保留20～扒袜60％的空间，方便插入）请参看上一篇SQLite存储格式。内春睁激存模式只是将数据库存储文件放入内存空间，但并不考虑最有效管理你的内存空间，其它临时文件也要使用内存，事务回滚日志一样要生成，只是使用了内存空间。它的作用应该偏向于临时性的用途。

（2023 补充：下面的测试有局限性，）

我们先来看一下下面的测试结果，分别往memory和disk模式的sqlite数据库进行1w, 10w以及100w条数据的插入，采用一次性提交事务。另外使用commit_hook捕捉事务提交次数。

（注：测试场景为早袭在新建的数据库做插入操作，所以回滚日志是很小的，并且无需要在插入过程中查找而从数据库加载页面，因此测试也并不全面）

内存模式



磁盘模式



在事务提交前的耗时 (事务提交后的总耗时)：

1w10w100w

内存模式0.04s0.35s3.60s

磁盘模式0.06s (0.27s)0.47s (0.72s)3.95s (4.62s)

可以看到当操作的数据越少时，内存模式的性能提高得越明显，事务IO的同步时间消耗越显注。

上图还有一组数据比较，就是在单次事务提交中，如果要为每条插入语句准备的话

1w10w100w

内存模式0.19s1.92s19.46s

磁盘模式0.21s (0.35s)2.06s (2.26s)19.88s (20.41s)

我们从SQLite的设计来分析，一次插入操作，SQLite到底做了些什么。首先SQLite的数据库操作是以页面大小为单位的。在单条记录插入的事务中，回滚日志文件被创建。在B树中查找目标页面，要读入一些页面，然后将目标页面以及要修改的父级页面写出到回滚日志。操作目标页面的内存映像，插入一条记录，并在页面内重排序（索引排序，无索引做自增计数排序，参看上一篇《SQLite数据库存储格式》）。最后事务提交将修改的页面写出到数据库文件，成功后再删除日志文件。在这过程中显式进行了2次写磁盘（1次写日志文件，1次同步写数据库），还有2次隐式写磁盘（日志文件的创建和删除），这是在操作目录节点。以及为查找加载的页面读操作。更加详细可以参看官方文档的讨论章节《Atomic Commit In SQLite》。

如果假设插入100条记录，每条记录都要提交一次事务就很不划算，所以需要批量操作来减少事务提交次数。假设页面大小为4KB，记录长度在20字节内，每页可放多于200条记录，一次事务提交插入100条记录，假设这100条记录正好能放入到同一页面又没有产生页面分裂，这样就可以在单条记录插入事务的IO开销耗损代价中完成100条记录插入。

当我们的事务中，插入的数据越多，事务的IO代价就会摊得越薄，所以在插入100w条记录的测试结果中，内存模式和磁盘模式的耗时都十分接近。实际应用场合中也很少会需要一次插入100w的数据。有这样的需要就不要考虑SQLite。

（补充说明一下，事务IO指代同步数据库的IO，以及回滚日志的IO，只在本文使用）

除了IO外，还有没有其它地方也影响着性能。那就是语句执行。其实反观一切，都是在对循环进行优化。



for (i = 0; i

{

exec(“BEGIN TRANS”);

exec(“INSERT INTO …”);

exec(“END TRANS”);

}



批量插入：



exec(“BEGIN TRANS”);

for (i = 0; i

{

exec(“INSERT INTO …”);

}

exec(“END TRANS”);



当我们展开插入语句的执行



exec(“BEGIN TRANS”);

for (i = 0; i

{

// unwind exec(“INSERT INTO …”);

prepare(“INSERT INTO …”);

bind();

step();

finalize();

}

exec(“END TRANS”);



又发现循环内可以移出部分语句



exec(“BEGIN TRANS”);

// unwind exec(“INSERT INTO …”);

prepare(“INSERT INTO …”);

for (i = 0; i

{

bind();

step();

}

finalize();

exec(“END TRANS”);



这样就得到了批量插入的最终优化模式。

所以对sql语句的分析，编译和释放是直接在损耗CPU，而同步IO则是在饥饿CPU。

请看下图



分别为内存模式1w和10w两组测试，每组测试包括4项测试

1.只编译一条语句，只提交一次事务

2.每次插入编译语句，只提交一次事务

3.只编译一条语句，但使用自动事务。

4.每次插入编译语句，并使用自动事务。

可以看到测试项目4基本上就是测试项目2和测试项目3的结果的和。

测试项目1就是批量插入优化的最终结果。

下面是探讨内存模式的使用：

经过上面的分析，内存模式在批量插入对比磁盘模式提升不是太显注的，请现在开始关注未批量插入的结果。

下面给出的是磁盘模式0.1w和0.2w两组测试，每组测试包括4项测试



可以看到在非批量插入情况，sqlite表现很差要100秒来完成1000次单条插入事务，但绝非sqlite很吃力，因为cpu在空载，IO阻塞了程序。

再来看内存模式20w测试



可以看到sqlite在内存模式，即使在20w次的单条插入事务，其耗时也不太逊于磁盘模式100w插入一次事务。

0.1w0.2w20w

内存模式（非批量插入）.87s

磁盘模式（非批量插入）97.4s198.28s

编译1次插入语句每次插入编译1次语句

内存模式（20w，20w次事务）11.10s15.87s

磁盘模式（100w，1次事务）4.62s20.41s

关于sqlite数据库执行效率的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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