优化SQLite很棘手。C应用程序的大容量插入性能可以从每秒85个插入到每秒96000多个插入不等!

背景:我们正在使用SQLite作为桌面应用程序的一部分。我们有大量的配置数据存储在XML文件中,这些文件被解析并加载到SQLite数据库中,以便在应用程序初始化时进行进一步处理。SQLite非常适合这种情况,因为它速度快,不需要专门的配置,并且数据库作为单个文件存储在磁盘上。

理由:最初我对我看到的表现感到失望。事实证明,SQLite的性能可能会有很大的差异(对于批量插入和选择),这取决于数据库的配置方式和API的使用方式。弄清楚所有选项和技术都是什么并不是一件小事,所以我认为创建这个社区wiki条目以与Stack Overflow读者共享结果是明智的,这样可以避免其他人进行同样的调查。

实验:与其简单地谈论一般意义上的性能提示(即“使用事务!”),我认为最好编写一些C代码,并实际衡量各种选项的影响。我们将从一些简单的数据开始:

一个28 MB TAB分隔的文本文件(约865000条记录),其中包含多伦多市的完整运输时间表我的测试机器是运行Windows XP的3.60 GHz P4。该代码使用Visual C++2005编译为“发布版”,其中包含“完全优化”(/Ox)和“支持快速代码”(/Ot)。我正在使用SQLite“合并”,它直接编译到我的测试应用程序中。我的SQLite版本有点旧(3.6.7),但我怀疑这些结果将与最新版本相当(如果您不这么认为,请留下评论)。

让我们写一些代码!

代码:一个简单的C程序,逐行读取文本文件,将字符串拆分为值,然后将数据插入SQLite数据库。在这个“基线”版本的代码中,创建了数据库,但我们实际上不会插入数据:

/*************************************************************
    Baseline code to experiment with SQLite performance.

    Input data is a 28 MB TAB-delimited text file of the
    complete Toronto Transit System schedule/route info
    from http://www.toronto.ca/open/datasets/ttc-routes/

**************************************************************/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <string.h>
#include "sqlite3.h"

#define INPUTDATA "C:\\TTC_schedule_scheduleitem_10-27-2009.txt"
#define DATABASE "c:\\TTC_schedule_scheduleitem_10-27-2009.sqlite"
#define TABLE "CREATE TABLE IF NOT EXISTS TTC (id INTEGER PRIMARY KEY, Route_ID TEXT, Branch_Code TEXT, Version INTEGER, Stop INTEGER, Vehicle_Index INTEGER, Day Integer, Time TEXT)"
#define BUFFER_SIZE 256

int main(int argc, char **argv) {

    sqlite3 * db;
    sqlite3_stmt * stmt;
    char * sErrMsg = 0;
    char * tail = 0;
    int nRetCode;
    int n = 0;

    clock_t cStartClock;

    FILE * pFile;
    char sInputBuf [BUFFER_SIZE] = "\0";

    char * sRT = 0;  /* Route */
    char * sBR = 0;  /* Branch */
    char * sVR = 0;  /* Version */
    char * sST = 0;  /* Stop Number */
    char * sVI = 0;  /* Vehicle */
    char * sDT = 0;  /* Date */
    char * sTM = 0;  /* Time */

    char sSQL [BUFFER_SIZE] = "\0";

    /*********************************************/
    /* Open the Database and create the Schema */
    sqlite3_open(DATABASE, &db);
    sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);

    /*********************************************/
    /* Open input file and import into Database*/
    cStartClock = clock();

    pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
    while (!feof(pFile)) {

        fgets (sInputBuf, BUFFER_SIZE, pFile);

        sRT = strtok (sInputBuf, "\t");     /* Get Route */
        sBR = strtok (NULL, "\t");            /* Get Branch */
        sVR = strtok (NULL, "\t");            /* Get Version */
        sST = strtok (NULL, "\t");            /* Get Stop Number */
        sVI = strtok (NULL, "\t");            /* Get Vehicle */
        sDT = strtok (NULL, "\t");            /* Get Date */
        sTM = strtok (NULL, "\t");            /* Get Time */

        /* ACTUAL INSERT WILL GO HERE */

        n++;
    }
    fclose (pFile);

    printf("Imported %d records in %4.2f seconds\n", n, (clock() - cStartClock) / (double)CLOCKS_PER_SEC);

    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

“控制”

按原样运行代码实际上不会执行任何数据库操作,但它会让我们了解原始C文件I/O和字符串处理操作的速度。

0.94中导入864913条记录秒

太棒了我们可以每秒执行920000次插入,但前提是我们实际上不执行任何插入:-)


“最坏情况”

我们将使用从文件中读取的值生成SQL字符串,并使用sqlite3_exec调用该SQL操作:

sprintf(sSQL, "INSERT INTO TTC VALUES (NULL, '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s')", sRT, sBR, sVR, sST, sVI, sDT, sTM);
sqlite3_exec(db, sSQL, NULL, NULL, &sErrMsg);

这会很慢,因为每次插入都会将SQL编译成VDBE代码,并且每次插入都将发生在自己的事务中。有多慢?

9933.61中导入864913条记录秒

诶呀2小时45分钟!这只是每秒85次插入。

使用事务

默认情况下,SQLite将计算唯一事务中的每个INSERT/UPDATE语句。如果执行大量插入,建议将操作包装在事务中:

sqlite3_exec(db, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
while (!feof(pFile)) {

    ...

}
fclose (pFile);

sqlite3_exec(db, "END TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

38.03年导入864913条记录秒

那更好。只需在一个事务中包装所有插入,我们的性能就提高到每秒23000个插入。

使用准备好的语句

使用事务是一个巨大的改进,但是如果我们反复使用相同的SQL,那么为每个插入重新编译SQL语句就没有意义了。让我们使用sqlite3_prepare_v2编译一次SQL语句,然后使用sqlite_3_bind_text将参数绑定到该语句:

/* Open input file and import into the database */
cStartClock = clock();

sprintf(sSQL, "INSERT INTO TTC VALUES (NULL, @RT, @BR, @VR, @ST, @VI, @DT, @TM)");
sqlite3_prepare_v2(db,  sSQL, BUFFER_SIZE, &stmt, &tail);

sqlite3_exec(db, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
while (!feof(pFile)) {

    fgets (sInputBuf, BUFFER_SIZE, pFile);

    sRT = strtok (sInputBuf, "\t");   /* Get Route */
    sBR = strtok (NULL, "\t");        /* Get Branch */
    sVR = strtok (NULL, "\t");        /* Get Version */
    sST = strtok (NULL, "\t");        /* Get Stop Number */
    sVI = strtok (NULL, "\t");        /* Get Vehicle */
    sDT = strtok (NULL, "\t");        /* Get Date */
    sTM = strtok (NULL, "\t");        /* Get Time */

    sqlite3_bind_text(stmt, 1, sRT, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 2, sBR, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 3, sVR, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 4, sST, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 5, sVI, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 6, sDT, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 7, sTM, -1, SQLITE_TRANSIENT);

    sqlite3_step(stmt);

    sqlite3_clear_bindings(stmt);
    sqlite3_reset(stmt);

    n++;
}
fclose (pFile);

sqlite3_exec(db, "END TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

printf("Imported %d records in %4.2f seconds\n", n, (clock() - cStartClock) / (double)CLOCKS_PER_SEC);

sqlite3_finalize(stmt);
sqlite3_close(db);

return 0;

16.27年导入864913条记录秒

美好的还有一点代码(别忘了调用sqlite3_clear_bindings和sqlite3_reset),但我们的性能提高了一倍多,达到每秒53000次插入。

PRAGMA同步=关闭

默认情况下,SQLite将在发出OS级写入命令后暂停。这保证了数据被写入磁盘。通过设置synchronous=OFF,我们指示SQLite将数据简单地交给OS进行写入,然后继续。如果计算机在数据写入磁盘之前发生灾难性崩溃(或电源故障),则数据库文件可能会损坏:

/* Open the database and create the schema */
sqlite3_open(DATABASE, &db);
sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA synchronous = OFF", NULL, NULL, &sErrMsg);

12.41年导入864913条记录秒

这些改进现在更小了,但我们的插入速度达到了每秒69600次。

PRAGMA journal_mode=内存

考虑通过计算PRAGMA journal_mode=memory将回滚日志存储在内存中。您的交易会更快,但如果在交易过程中断电或程序崩溃,数据库可能会处于损坏状态,交易部分完成:

/* Open the database and create the schema */
sqlite3_open(DATABASE, &db);
sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA journal_mode = MEMORY", NULL, NULL, &sErrMsg);

13.50年导入864913条记录秒

比之前的优化速度稍慢,每秒64000次插入。

PRAGMA synchronous=关闭,PRAGMA journal_mode=MEMORY

让我们结合前面两个优化。这有点风险(万一发生崩溃),但我们只是导入数据(而不是运行银行):

/* Open the database and create the schema */
sqlite3_open(DATABASE, &db);
sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA synchronous = OFF", NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA journal_mode = MEMORY", NULL, NULL, &sErrMsg);

12.00年导入864913条记录秒

好极了我们每秒可以进行72000次插入。

使用内存数据库

为了好玩,让我们在前面所有优化的基础上,重新定义数据库文件名,以便完全在RAM中工作:

#define DATABASE ":memory:"

10.94年导入864913条记录秒

将数据库存储在RAM中并不太实用,但令人印象深刻的是,我们每秒可以执行79000次插入。

重构C代码

虽然不是SQLite的具体改进,但我不喜欢while循环中额外的char*赋值操作。让我们快速重构该代码,将strtok()的输出直接传递到sqlite3_bind_text()中,让编译器尝试加快速度:

pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
while (!feof(pFile)) {

    fgets (sInputBuf, BUFFER_SIZE, pFile);

    sqlite3_bind_text(stmt, 1, strtok (sInputBuf, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT); /* Get Route */
    sqlite3_bind_text(stmt, 2, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Branch */
    sqlite3_bind_text(stmt, 3, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Version */
    sqlite3_bind_text(stmt, 4, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Stop Number */
    sqlite3_bind_text(stmt, 5, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Vehicle */
    sqlite3_bind_text(stmt, 6, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Date */
    sqlite3_bind_text(stmt, 7, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Time */

    sqlite3_step(stmt);        /* Execute the SQL Statement */
    sqlite3_clear_bindings(stmt);    /* Clear bindings */
    sqlite3_reset(stmt);        /* Reset VDBE */

    n++;
}
fclose (pFile);

注意:我们又回到了使用真实的数据库文件。内存数据库很快,但不一定实用

8.94中导入864913条记录秒

对参数绑定中使用的字符串处理代码进行了轻微的重构,使我们能够每秒执行96700次插入。我认为可以肯定地说,这是非常快的。当我们开始调整其他变量(例如页面大小、索引创建等)时,这将是我们的基准。


摘要(迄今为止)

我希望你还在我身边!我们开始走这条路的原因是,SQLite的大容量插入性能差异很大,而且需要进行哪些更改来加快操作并不总是显而易见的。使用相同的编译器(和编译器选项)、相同版本的SQLite和相同的数据,我们优化了我们的代码和SQLite的使用,从最坏的情况下每秒85次插入到每秒96000次插入!


CREATE INDEX然后INSERT vs.INSERT然后CREATE INDEX

在开始测量SELECT性能之前,我们知道我们将创建索引。下面的一个答案建议,在进行批量插入时,在插入数据之后创建索引会更快(而不是先创建索引然后再插入数据)。让我们试试:

创建索引,然后插入数据

sqlite3_exec(db, "CREATE  INDEX 'TTC_Stop_Index' ON 'TTC' ('Stop')", NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);
...

18.13年导入864913条记录秒

插入数据,然后创建索引

...
sqlite3_exec(db, "END TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "CREATE  INDEX 'TTC_Stop_Index' ON 'TTC' ('Stop')", NULL, NULL, &sErrMsg);

13.66年导入864913条记录秒

正如预期的那样,如果对一列进行索引,则大容量插入速度较慢,但如果在插入数据之后创建索引,则会有所不同。我们的无索引基线是每秒96000个插入。首先创建索引,然后插入数据,每秒可以插入47700个数据,而首先插入数据,然后创建索引,每秒可以进行63300个插入。


我很乐意接受其他场景的建议。。。并且将很快为SELECT查询编译类似的数据。


当前回答

几个提示:

在事务中插入/更新。对于旧版本的SQLite-考虑一种不那么偏执的日志模式(pragma journal_mode)。有NORMAL(正常),然后有OFF(关闭),如果您不太担心操作系统崩溃时数据库可能会损坏,这可以显著提高插入速度。如果应用程序崩溃,数据应该是正常的。请注意,在较新版本中,OFF/MORY设置对于应用程序级崩溃不安全。玩页面大小也会有所不同(PRAGMA page_size)。拥有更大的页面大小可以使读写速度更快,因为内存中存储的页面更大。请注意,数据库将使用更多内存。如果您有索引,请考虑在执行所有插入之后调用CREATEINDEX。这比创建索引然后执行插入要快得多。如果您可以并发访问SQLite,则必须非常小心,因为在写入操作完成时,整个数据库都被锁定,尽管可以有多个读取器,但写入操作将被锁定。这在较新的SQLite版本中添加了WAL后有所改进。利用节省空间的优势。。。较小的数据库运行速度更快。例如,如果您有键值对,如果可能,请尝试将该键设置为INTEGERPRIMARYKEY,这将替换表中隐含的唯一行号列。如果使用多个线程,可以尝试使用共享页面缓存,这将允许在线程之间共享加载的页面,从而避免昂贵的I/O调用。不要使用!feof(文件)!

我也问过类似的问题。

其他回答

在我将cache_size提高到更高的值(即PRAGMA cache_size=10000)之前,我无法从事务中获得任何收益;

批量插入时

受这篇文章和堆栈溢出问题的启发,我来到这里——是否可以在SQLite数据库中一次插入多行?——我发布了我的第一个Git存储库:

https://github.com/rdpoor/CreateOrUpdate

它将ActiveRecords数组批量加载到MySQL、SQLite或PostgreSQL数据库中。它包括忽略现有记录、覆盖记录或引发错误的选项。我的基本基准测试显示,与顺序写入相比,速度提高了10倍——YMMV。

我在生产代码中使用它,我经常需要导入大型数据集,我对此非常满意。

在我的例子中,使用PRAGMA journal_mode=WAL将INSERT的速度提高了一倍,因为在内部它与这里建议的批处理INSERT相同。

在我的例子中,我需要将数据导入索引,而不仅仅是表。SQLite具有无需ROWID的强大功能,它允许组合表和索引。默认情况下,SQLite中的表也是一个B-Tree,所有索引都存储在单独的B-Tree页面中。使用WITWITH ROWID时,表和索引只使用一个B树。

我还使用了PRAGMA auto_vacuum=0,因为从技术上讲,它应该可以防止SQLite以牺牲数据库大小为代价来提高空间利用率,但在性能上似乎没有任何明显的差异。

尽管我的案例与OP的要求有点不同,但使用WAL的第一个建议应该会对他的案例产生影响。

避免sqlite3_clear_bindings(stmt)。

测试中的代码每次设置绑定都应该足够了。

SQLite文档中的C API介绍说:

在第一次或立即调用sqlite3_step()之前在sqlite3_reset()之后,应用程序可以调用sqlite3_bind()接口将值附加到参数。每个对sqlite3_bind()的调用将覆盖同一参数上的先前绑定

sqlite3_clear_bindings的文档中没有任何内容表明,除了简单地设置绑定之外,还必须调用它。

更多详细信息:Avoid_sqlite3_clear_bindings()

您的问题的答案是,更新的SQLite3提高了性能,请使用它。

这个答案为什么SQLAlchemy插入sqlite比直接使用sqlite3慢25倍?由SqlAlchemy Orm Author在0.5秒内完成了100k次插入,我在python-sqlite和SqlAlchem中也看到了类似的结果。这使我相信SQLite3的性能有所提高。