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。

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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！

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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。

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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。

SELECT COUNT(*) FROM table

SELECT * FROM table ORDER BY _ROWID_ LIMIT <limit> OFFSET <offset>

int limit = (count + n_threads - 1)/n_threads;

int offset = thread_index * limit