Sqlite 数据库的性能

一、可优化的切入点

1 使用事务  （已用）

        本质：减少数据库的 open 和 close，减少文件的反复打开读写关闭

        事务的实现是依赖 sqlite 运行时产生的临时文件，借助这个临时文件来完成原子操作和回滚功能。既然属于文件，就符合Unix的文件范型(Open-Read/Write- Close)，因而对于批量的修改操作会出现反复打开文件读写再关闭的操作。 

2 使用索引 （未用）

        索引，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。

        在表中建立索引，然后在索引中找到符合查询条件的索引值，快速找到表中对应的记录。

Create Index ’index_name’ On ’table_name’;

        对于增加，更新和删除来说，使用了索引会变慢；

        建立索引会增加数据库的大小，为数据量比较小的表建立索引，往往会事倍功半。

        所以，使用索引需要考虑实际情况进行利弊权衡，对于查询操作量级较大，业务对要求查询要求较高的，还是推荐使用索引的。

3 使用预编译SQL语句（已用）

       Sqlite执行需要将程序中的sql语句编译成对应的SQLiteStatement 

        比如：select * from ，被执行100次就需要编译100次。

        对于批量处理插入或者更新的操作，我们可以使用显示编译来做到重用SQLiteStatement。

4 使用异步操作（已用）

        数据库的操作，属于本地IO，通常比较耗时，如果处理不好，很容易导致卡顿,因此建议将这些耗时操作放入异步线程中处理。

5  内存模式 （未用）

   以空间换时间 

（1）内存数据库：

          在SQLite中，数据库通常是存储在磁盘文件中的。然而在有些情况下，我们可以让数据库始终驻留在内存中。最常用的一种方式是在调用sqlite3_open()的时候，数据库文件名参数传递":memory:"，如：

    rc = sqlite3_open(":memory:", &db) ;

        在调用完以上函数后，不会有任何磁盘文件被生成，取而代之的是，一个新的数据库在纯内存中被成功创建了。由于没有持久化，该数据库在当前数据库连接被关闭后就会立刻消失。需要注意的是，尽管多个数据库连接都可以通过上面的方法创建内存数据库，然而它们却是不同的数据库，相互之间没有任何关系。事实上，我们也可以通过Attach命令将内存数据库像其他普通数据库一样，附加到当前的连接中，如：

    ATTACH DATABASE ':memory:' AS aux1 ;

（2）临时数据库：

        在调用sqlite3_open()函数或执行ATTACH命令时，如果数据库文件参数传的是空字符串，那么一个新的临时文件将被创建作为临时数据库的底层文件，如：

    rc = sqlite3_open("", &db);

    或

    ATTACH  DATABASE  '' AS aux2; 

        和内存数据库非常相似，两个数据库连接创建的临时数据库也是各自独立的，在连接关闭后，临时数据库将自动消失，其底层文件也将被自动删除。

        尽管磁盘文件被创建用于存储临时数据库中的数据信息，但是实际上临时数据库也会和内存数据库一样通常驻留在内存中，唯一不同的是，当临时数据库中数据量过大时，SQLite为了保证有更多的内存可用于其它操作，因此会将临时数据库中的部分数据写到磁盘文件中，而内存数据库则始终会将数据存放在内存中。

6  WAL 与 DEL （已用）

     （1）默认的是DEL ，读写操作时，DEL模式要处理各种锁。 写操作是独享的，写阻塞读。读完成的时候才能写，读阻塞写。

      数据由1万增加到2万。读100条的时候写10条，写10条数据所耗时间 。

WAL模式所耗时间为DEL模式所耗时间的1/4。

        数据由1万增加到2万。读100条的时候写10条。读100条数据所耗时间。

      DEL模式所耗时间略高于WAL模式所耗时间。时间越长次数越多，WAL效率越高。

  （2） WAL模式下要更进一步提升性能的话，可以考虑改变 checkpoint。

      当然WAL模式也有一些缺点：

· 当每个事务数据量比较大时，接近或超过1000页的数据量时，会导致WAL内容频繁同步至实际数据库文件，导致性能下降。

       我们在把  checkpoint 改成了10000（默认是1000），checkpoint = 1000 是日志文件 1M 的时候回写到数据库，改成 10000 就变成了 日志文件 10M 时回写数据到数据库。有2倍+的提升。

7  分库与分表（偏业务层面）（已用）

        (1)  随着表中数据量的减少，查询的相同数量数据的时间逐渐减少。

    例如有与100个人的聊天记录，分表后，每打开一个会话时，读数据时，对应的表的规模是分表前的 1/100。查询速度必然增加。写数据时也是如此。

  (2)在设计数据库时，我们会把一个对象的属性分成不同的列按行存储。如果属性是个数量不定的数组，切忌不要把这个数组属性放到一个新表里面。上面我们提到过数据操作最耗时的其实是访问外存上面的数据。当数据量很大时，多张表的外存访问是非常慢的。这里的做法是讲数组数据用 JSON 序列化后，已 VARCHAR 或者 BLOB 的形式存成一列，和其他的数据放在同一个数据表当中。

8  mmap优化 （未用）

        mmap对I/O性能的提升无需赘言，尤其是对于读操作。SQLite也在OS层封装了mmap的接口，可以无缝地切换mmap和普通的I/O接口。只需配置

PRAGMA  mmap_size = XXX 

即可开启mmap。 

    理论上mmap方式能减少内核和用户空间的IO，但在iOS系统中，影响并不大。

二、测试对比

参考：www.xxxxxxxxx