Android SQLite數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查詢優(yōu)化的方法

前言

數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)化行業(yè)里面普遍偏少，今天這篇希望給大家?guī)睃c(diǎn)幫助

SQLite是個(gè)典型的嵌入式DBMS，它有很多優(yōu)點(diǎn)，它是輕量級(jí)的，在編譯之后很小，其中一個(gè)原因就是在查詢優(yōu)化方面比較簡(jiǎn)單

我們?cè)谑褂肧QLite進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)查詢的時(shí)候，要進(jìn)行查詢優(yōu)化，這里就會(huì)用到索引，C端的數(shù)據(jù)量大部分情況下面雖然不是很大，但良好的索引建立習(xí)慣往往會(huì)帶來不錯(cuò)的查詢性能提升，同時(shí)在未知的將來經(jīng)得住更大數(shù)據(jù)的考驗(yàn)，那如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫查詢呢，下面我們用例子一一演示下。

先建個(gè)測(cè)試表table1,包含了三個(gè)索引：

sqlite> .schem
CREATE TABLE table1(id integer primary key not null default 0,a integer,b integer, c integer);
CREATE INDEX a_i on table1 (a);
CREATE INDEX a_i2 on table1 (a,b);
CREATE INDEX a_i3 on table1 (c);

在常見的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)里面，進(jìn)行SQL查詢檢驗(yàn)都是用explain關(guān)鍵字，比如：

sqlite> explain select * from table1;
addr opcode   p1 p2 p3 p4    p5 comment  
---- ------------- ---- ---- ---- ------------- -- -------------
0  Init   0  10 0     00 Start at 10 
1  OpenRead  0  2  0  4    00 root=2 iDb=0; table1
2  Rewind   0  9  0     00    
3  Rowid   0  1  0     00 r[1]=rowid 
4  Column   0  1  2     00 r[2]=table1.a
5  Column   0  2  3     00 r[3]=table1.b
6  Column   0  3  4     00 r[4]=table1.c
7  ResultRow  1  4  0     00 output=r[1..4]
8  Next   0  3  0     01    
9  Halt   0  0  0     00    
10 Transaction 0  0  4  0    01 usesStmtJournal=0
11 Goto   0  1  0     00 

立馬就會(huì)得到輸出，這些輸出表示SQLite執(zhí)行這條SQL用到的每句指令，這個(gè)其實(shí)不怎么直觀，我們用到更多的是EXPLAIN QUERY PLAN，如下：

sqlite> explain QUERY PLAN select * from table1;
0|0|0|SCAN TABLE table1

這條SQL語句是查詢了整張表，所以結(jié)果關(guān)鍵字SCAN表示要完整遍歷，這種效率是最低的，接下來我們?cè)囋嚰觽€(gè)查詢條件：

sqlite> explain QUERY PLAN select * from table1 where a=1;
0|0|0|SEARCH TABLE table1 USING INDEX a_i2 (a=?)

加上where a=1之后關(guān)鍵字變成了SEARCH，表示不再需要遍歷了，而是使用了索引進(jìn)行了部分檢索，另外這條輸出還有更多信息，比如使用了索引a_i2，而括號(hào)里面的a=?則表示是這個(gè)查詢條件引起的

我們稍微修改下SQL：

sqlite> explain QUERY PLAN select a from table1 where a=1;
0|0|0|SEARCH TABLE table1 USING COVERING INDEX a_i (a=?)

把select 變成了select a，發(fā)現(xiàn)explain輸出有細(xì)微變化，從INDEX變成了COVERING INDEX，CONVERING INDEX表示直接使用索引查詢就可以得到結(jié)果，不需要再次回查數(shù)據(jù)表，這樣效率更高。而之前的查詢因?yàn)槭鞘褂?，索引里面只有a記錄，所以必須要查詢?cè)加涗洸拍艿玫絙，c字段。我們?cè)僭囅逻@條SQL：

sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table1 where a=1 and b=1;
0|0|0|SEARCH TABLE table1 USING COVERING INDEX a_i2 (a=? AND b=?)

同意因?yàn)樗饕齛_i2已經(jīng)包含a和b了，所以也是使用CONVERING INDEX。那有同學(xué)可能會(huì)問了，那我們建索引的時(shí)候都把其他字段都加進(jìn)去唄，雖然查詢用不到，但不用二次查詢?cè)加涗浶矢摺＠碚撋线@樣是可行的，但這里有個(gè)重要問題就是數(shù)據(jù)冗余太嚴(yán)重了，導(dǎo)致索引和原始數(shù)據(jù)一樣大，在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫里面磁盤消耗是個(gè)問題，所以如何選擇可能要做個(gè)平衡。

接下來我們把a(bǔ)nd換成or：

sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table1 where a=1 or b=1;
0|0|0|SCAN TABLE table1 USING COVERING INDEX a_i2

發(fā)現(xiàn)又變回SCAN了，但仍然使用到了索引a_i2，對(duì)比下這條SQL：

sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table1 where a=1;
0|0|0|SEARCH TABLE table1 USING COVERING INDEX a_i2 (a=?)

多了個(gè)查詢條件b=1之后效率變差了，這是為什么呢？這里要引出我們創(chuàng)建索引使用的最關(guān)鍵的原則：前綴索引。

索引一般是使用B樹，前綴索引簡(jiǎn)單來講，就是要想能使用這個(gè)索引，查詢條件必須滿足索引建立涉及到的字段，并且和查詢使用的順序一致。

我們回頭看剛才那個(gè)or的例子，對(duì)于查詢條件a=1，他能使用a_i2(a,b)這個(gè)索引，因?yàn)樗饕樞蛞彩莂開頭的。但or的例子里面還或上一個(gè)查詢條件b=1，對(duì)于這個(gè)查詢就沒有索引可以用了，因?yàn)闆]有b開頭的索引存在。a_i2(a,b)這個(gè)索引里面雖然有b，但b對(duì)于b=1這個(gè)查詢條件來說不是在前面，不滿足前綴索引原則。

而對(duì)于剛才那個(gè)and的例子，則能夠完全使用索引，因?yàn)榇嬖谒饕齛_i2(a,b)，可以想象成先按索引a過濾數(shù)據(jù)，剩下數(shù)據(jù)再用索引b過濾數(shù)據(jù)。對(duì)于and條件來說，索引里面字段的順序換一下也是沒有關(guān)系的，數(shù)據(jù)庫會(huì)自動(dòng)優(yōu)化選擇，比如：

sqlite> .schem
CREATE INDEX a_i22 on table2 (b,a);
sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table2 where a=1 and b=1;
0|0|0|SEARCH TABLE table2 USING COVERING INDEX a_i22 (b=? AND a=?)

如果or查詢也要充分使用索引，聰明的讀者一定想到了，那就是要建2個(gè)索引，如下：

CREATE TABLE table3(id integer primary key not null default 0,a integer,b integer, c integer);
CREATE INDEX a_i222 on table3(a);
CREATE INDEX a_i2222 on table3(b);
sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table3 where a=1 or b=1;
0|0|0|SEARCH TABLE table3 USING INDEX a_i222 (a=?)
0|0|0|SEARCH TABLE table3 USING INDEX a_i2222 (b=?)

我們?cè)賮砜匆粋€(gè)進(jìn)階的，加上一個(gè)排序：

CREATE TABLE table1(id integer primary key not null default 0,a integer,b integer, c integer);
CREATE INDEX a_i2 on table1 (a,b);

sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table1 where a=1 order by b;
0|0|0|SEARCH TABLE table1 USING COVERING INDEX a_i2 (a=?)


CREATE TABLE table3(id integer primary key not null default 0,a integer,b integer, c integer);
CREATE INDEX a_i222 on table3(a);
CREATE INDEX a_i2222 on table3(b);

sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table3 where a=1 order by b;
0|0|0|SEARCH TABLE table3 USING INDEX a_i222 (a=?)
0|0|0|USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY

對(duì)比這2個(gè)查詢，發(fā)現(xiàn)下面這個(gè)多了個(gè)USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY。對(duì)于第一個(gè)查詢來說，我們可以看到排序也是同樣滿足前綴索引原則（先按索引a過濾數(shù)據(jù)，剩下數(shù)據(jù)用索引b排序）。對(duì)于第二個(gè)查詢來說，因?yàn)椴粷M足這個(gè)原則導(dǎo)致多了個(gè)臨時(shí)表來做排序。看到這里大家應(yīng)該理解前綴索引的意思了。

我們?cè)倏催@個(gè)樣子，把查詢條件和排序換下：

sqlite> explain QUERY PLAN select a,b from table1 where b=1 order by a;
0|0|0|SCAN TABLE table1 USING COVERING INDEX a_i2

顯然不滿足前綴索引原則了，因?yàn)樾枰劝此饕齜過濾數(shù)據(jù)，但b不是第一個(gè)。

常規(guī)的查詢語句大部分是and，or，order的組合使用，只需要掌握上面說的原則，一定能寫出高性能的數(shù)據(jù)庫查詢語句來。

而對(duì)于更高級(jí)的一些連表可以繼續(xù)翻閱官方文檔：

https://www.sqlite.org/eqp.html

https://www.sqlite.org/lang_e...

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對(duì)億速云的支持。