Sqlite簡易性能優化方案，給你的應用插上“翅膀”

語言: CN / TW / HK
時間 2022-12-08 14:15:19

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最近對數據庫進行了一番優化，增加耗時統計，以及優化現有的sql語句操作，減少讀寫耗時，這篇文章就從三個方面來講述下相關的知識點，希望能對你有所幫助。

準備工作

由於下面的優化操作需要一個操作環境，所以我説下當前我做了哪些準備工作：

  1. 數據表的結構

    image.png

  2. 映射的數據Model類

kotlin class UserInfo { @JvmField var xuhao = 0 @JvmField var name = "" @JvmField var height = 0L @JvmField var weight = 0.0f @JvmField var married = false @JvmField var update_time = "" }

  1. 準備好的數據

準備工作期間，為了下面的優化對比操作，我已經向該數據庫的表中插入了幾萬條數據：

image.png

接下來我們就開始具體的實驗工作吧。

一. 善於使用事務

操作數據庫讀寫時一定要記得開啟事務，事務的好處大家都知道，特別是某次sql指令執行的非常頻繁的時候，開啟事務能極大減少讀寫磁盤的次數，減少讀寫執行耗時。

為了驗證上面的結論，我們分別通過開啟事務和不開啟事務，一次性向數據庫執行2500次update操作，對比下這兩個條件下具體的執行耗時。

1. 不開啟事務

代碼如下：

kotlin fun updateByCommon() { for (i in 0..2500) { val update = "update user_info set update_time = 'qy2_$i' where age = $i" userDBHelper.writableDatabase.execSQL(update) } }

耗時統計使用的是kotlin官方庫提供的擴展函數measureTimeMillis{}非常的方便：

kotlin mBinding.tsUpdate.setOnClickListener { measureTimeMillis { updateByTs() }.also { Log.i("SqliteActivity", "tsUpdate: time = $it") } }

接下來我們該場景下的耗時：

image.png

我總共執行了4次，差不多不開啟事務一次性執行2500次update操作的耗時平均為7.2s左右。可以看到，相當的耗時。

2. 開啟事務

實驗環境和上面的相同，除了開啟事務來執行2500次update更新操作，先看下實驗代碼：

kotlin fun updateByTs() { writeDb.beginTransaction() for (i in 0..2500) { val update = "update user_info set update_time = 'qy1_$i' where age = $i" userDBHelper.writableDatabase.execSQL(update) } writeDb.setTransactionSuccessful() writeDb.endTransaction() } 最終的執行耗時如下：

image.png

執行了4次，每次的平均耗時為5.2s左右，可以看到開啟事務相比較於不開啟事務執行，2500次的update操作耗時減少了大概2s。

這就的優化就結束了嗎？不，我們還可以再減少幾百ms，下面的SQLiteStatement會帶給你更大的驚喜哈！！

二. 善於顯示創建SQLiteStatement

這個SQLiteStatement是什麼呢，其實平常我們調用SQLiteDatabase的insert、update等操作，最終都會將sql語句和對應的參數包裝成一個SQLiteStatement對象，通過該對象執行最終的增刪改查操作：

SQLiteDatabase.update()源碼：

image.png

image.png

SQLiteDatabase.insert()源碼：

image.png

image.png

從源碼中都會看到，每一次insert、update操作都會創建一個SQLiteStatement對象，像我們第一小節做的實驗，執行了2500次update操作，那就相當於頻繁創建了2500個SQLiteStatement對象，想想都可怕。

所以這裏的優化就是：在執行update操作之前，顯示創建一個SQLiteStatement對象，通過?佔位符和bindXXX系列方法實現一次創建、多次update的操作。

説的再多不如數説話，我們直接開啟測試，先看下相關代碼：

```kotlin fun updateBySQLiteStatement() { val statement = writeDb.compileStatement("update user_info set update_time = ? where age = ?") writeDb.beginTransaction()

for (i in 0..2500) {
    statement.clearBindings()
    statement.bindString(1, "qy2_$i")
    statement.bindLong(2, i.toLong())
    statement.executeUpdateDelete()
}
writeDb.setTransactionSuccessful()
writeDb.endTransaction()

} ```

通過compileStatement()方法顯示創建一個SQLiteStatement對象，其中clearBindings()是清理上次綁定的數據，接下來我們看下執行耗時：

image.png

平均耗時為5.1s，相比較開啟事務讀寫，減少了100ms左右，不多但也是一個優化角度。

PS：顯示創建SQLiteStatement的方式在我們項目中的優化很明顯，至少減少了百分之50的耗時，不知道這裏為啥就優化了那麼一丟丟哎！！

三. 如何準確統計query耗時？

如果我們要統計一個query查詢操作的耗時，直接在query相關的sql語句執行前和執行後統計耗時是不準確的，因為的查詢的耗時還要包括Cursor的讀取。最正確的方法是在Cursor執行close()操作後再去統計查詢耗時。

所以這裏的優化操作是，在基類查詢方法向外部暴漏Cursor對象時，對這個暴漏的Cursor藉助靜態代理的思想增加一層包裝，這樣就可以監聽到Cursor的close()方法執行時機，在這個方法回調中插入我們最終的 耗時統計代碼：

  1. 首先創建一個靜態代理對象，並支持傳入close()監聽回調

```kotlin class CursorProxy( private val cursor: Cursor, private val mCloseCallback: () -> Unit ) : Cursor by cursor {

override fun close() {
    cursor.close()
    mCloseCallback()
}

} ```

這裏我們藉助kotlin的by類委託關鍵字實現了更為簡單的靜態代理，以及通過mCloseCallback這個函數類型傳入外部的監聽回調代碼，比如這裏的最終耗時統計代碼。

  1. 在基類查詢方法對外暴漏CursorProxy

```kotlin public Cursor query(String sql) { //耗時統計開啟 Cursor cursor = db.rawQuery(sql, null);

return new CursorProxy(cursor, new Function0<Unit>() {
    @Override
    public Unit invoke() {
        //耗時統計結束代碼
        return null;
    }
});

} ```

總結

本篇文章主要是講解了sql操作的一些優化操作，減少執行耗時，同時也給出了準確統計query查詢耗時的優化方案，本篇文章不難理解，希望能對你有所幫助。

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