SQLiteDatabase db = dh.getWritableDatabase(); db.execSQL("PRAGMA cache_size=12000;"); db.beginTransaction(); try { for (int i = 0; i < 10000; i++) { String id = "8aebf7b03e410db4013e43ed2369" + String.format("%04d", i); String sql = generateSql(); SQLiteStatement sqlListStatment = db.compileStatement(sql); sqlListStatment.bindString(1, id); sqlListStatment.bindString(2, "20130426091902-187"); sqlListStatment.executeInsert(); // db.execSQL(sql); } db.setTransactionSuccessful(); } catch (android.database.SQLException e) { e.printStackTrace(); } finally { db.endTransaction(); db.close(); dh.close(); }
性能优化要点,
1,使用事务
db.beginTransaction();
db.setTransactionSuccessful();
db.endTransaction();
使用事务后1万条数据需要13秒左右插入完成
2,使用SQLiteStatement ,预先编译sql再执行,通过传递参数方式来插入数据
改造成这种方式后1万条数据需要8秒左右插入完成
下面是如果用ormlite的时候的处理方法
关键是TransactionManager.callInTransaction和dao.executeRaw函数加上args
try { TransactionManager.callInTransaction(em.getConnectionSource(), new Callable<Void>() { @Override public Void call() throws Exception { try { Dao<?, ?> dao = null; dao = em.findDao(Task.class); em.enableCache(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { String id = "8aebf7b03e410db4013e43ed2369" + String.format("%04d", i); String sql = generateSql(); Log.d("MyTag", sql); String[] args = new String[] { id, "20130426091902-187" }; dao.executeRaw(sql, args); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } return null; } }); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }
从结果来看用Ormlite还是慢了些,一个9378毫秒,一个6613毫秒,如果谁还有大批量操作sqlite数据库优化的相关内容,麻烦给我留言,谢谢