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SQLite 性能优化实例分享

最早接触 iOS编程客栈 开发了解到的第一个缓存数据库就是 SQLite,后面一直也以 SQLite 作为中坚力量使用,以前没有接触到比较大量数据的读写,所以在性能优化方面关注不多,这次对一个特定场景的较多数据批量读写做了一个性能优化,使性能提高了十倍。

大致应用场景是这样:

每次程序启动会从服务器拉取一些数据,对本地数据库两个表进行同步更新,jgrNolaTeM不存在就写入,存在就更新其字段。数据少的时候几十条,多的上千条。

由于缓存的数据可能会存在异步同时读写,所以做了一个后台同步队列,所有的缓存数据库操作都在这个队列里面,然后我监控了一下写数据库的关键代码执行耗时,一千条数据更新到数据库就能耗时 30 秒之久,磁盘写入在 1.5M/s 浮动, 虽然没有卡主线程,这个消耗即使在后台也是不可容忍的。

核心的数据库操作大概是这样的

for 1000 : {

Select -> Update Or Insert

Select -> Update Or Insert

}

由于牵涉到两张表,所以会有两次,经过测试,Select 一次几乎没有多少消息,可是 Update 或编程客栈者 Insert ( [FMDatabaseQueue executeUpdate:] ) 就消耗大了,因为会写入磁盘,然后想到是不是可以把所有的 SQL 语句拼接起来,最后只想一次;再后来想到 SQLite 不是有事务 ( Transaction ) 嘛,于是尝试了一下利用 FMDB 的事务操作,在循环开始前 [db begin编程客栈Transaction] ,循环结束 [db commit],包起来就行了。

增加事务之后的大概逻辑:

beginTransaction

for 1000 : {

Select -> Update Or Insert

Select -> Update Or Insert

}

commit

测试效果非常好,整个耗时从 30 秒下降到了2.8 秒左右,仅仅增加了两行代码。

总结:

踩过的坑,走过的坎,都是以后的经验

虽然利用事务取巧来提高了性能,但是这样做其实并不安全,好在所属场景对这部分数据绝对一致要求开发者_DB2不是太高。

模拟器和真机有时候测试并不能重现同一个问题,因为所属架构、CPU、硬盘都不一样,所以性能测试最好还是以jgrNolaTeM真机为准。该问题测试的时候在模拟器上很多问题都没有,因为硬盘比真机读写速度要高,所以避免了很多问题,测试的时候也就没有发现。

数据库设计设计的时候得多考虑考虑,多想想以后怎么扩展,怎么升级,读写的时候性能怎么样

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