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SQLite 性能優(yōu)化實例分享

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最早接觸 iOS 開發(fā)了解到的第一個緩存數據庫就是 SQLite,后面一直也以 SQLite 作為中堅力量使用,以前沒有接觸到比較大量數據的讀寫,所以在性能優(yōu)化方面關注不多,這次對一個特定場景的較多數據批量讀寫做了一個性能優(yōu)化,使性能提高了十倍。

大致應用場景是這樣:

每次程序啟動會從服務器拉取一些數據,對本地數據庫兩個表進行同步更新,不存在就寫入,存在就更新其字段。數據少的時候幾十條,多的上千條。

由于緩存的數據可能會存在異步同時讀寫,所以做了一個后臺同步隊列,所有的緩存數據庫操作都在這個隊列里面,然后我監(jiān)控了一下寫數據庫的關鍵代碼執(zhí)行耗時,一千條數據更新到數據庫就能耗時 30 秒之久,磁盤寫入在 1.5M/s 浮動, 雖然沒有卡主線程,這個消耗即使在后臺也是不可容忍的。

核心的數據庫操作大概是這樣的

for 1000 : {

Select -> Update Or Insert

Select -> Update Or Insert

}

由于牽涉到兩張表,所以會有兩次,經過測試,Select 一次幾乎沒有多少消息,可是 Update 或者 Insert ( [FMDatabaseQueue executeUpdate:] ) 就消耗大了,因為會寫入磁盤,然后想到是不是可以把所有的 SQL 語句拼接起來,最后只想一次;再后來想到 SQLite 不是有事務 ( Transaction ) 嘛,于是嘗試了一下利用 FMDB 的事務操作,在循環(huán)開始前 [db beginTransaction] ,循環(huán)結束 [db commit],包起來就行了。

增加事務之后的大概邏輯:

beginTransaction

for 1000 : {

Select -> Update Or Insert

Select -> Update Or Insert

}

commit

測試效果非常好,整個耗時從 30 秒下降到了2.8 秒左右,僅僅增加了兩行代碼。

總結:

踩過的坑,走過的坎,都是以后的經驗

雖然利用事務取巧來提高了性能,但是這樣做其實并不安全,好在所屬場景對這部分數據絕對一致要求不是太高。
模擬器和真機有時候測試并不能重現(xiàn)同一個問題,因為所屬架構、CPU、硬盤都不一樣,所以性能測試最好還是以真機為準。該問題測試的時候在模擬器上很多問題都沒有,因為硬盤比真機讀寫速度要高,所以避免了很多問題,測試的時候也就沒有發(fā)現(xiàn)。
數據庫設計設計的時候得多考慮考慮,多想想以后怎么擴展,怎么升級,讀寫的時候性能怎么樣

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