前言 我们在做Android开发时常会用到Sqlite数据库做为本地的缓存库，针对Sqlite数据库的性能优化网上也有不少的文章。...性能优化的几个要点 ---- （1）编译SQL语句（重复的插入操作使用SQLiteStatement) 本来想拿这个做为这篇的重点，结果发现Android本身的SQLiteDatabase.java里面已经把插入的方法用...（2）显示使用事务（做数据库更新修改操作时用事物能够提高大概8位的速度） （3）建立索引（这个我觉得没必要说了，所有数据库查询时索引都会有帮助） （4）查询数据优化（少用cursor.getColumnIndex...---- 查询多条数据（2W6左右） 这次我们再找出来另一个获取所有资料的方法，本地Sqlite数据库里有2W6的数据量，我们先看一下用了getcolumnindex的代码 ? ?...当我们查询很多数据的时候，会有一些变化，但是可能影响的也不算太大，不过有节省就算了一个优化了，还是建议我们在写的时候尽量少用到cursor.getcolumnindex方法。 ---- -END-
最近处理一个较大数据的sqlite库，基础表300万条，结果表30万条左右，我的笔记本跑起来还算流畅。最后结果，需要两个表连接，把另一个表的计算结果更新过来，却遇到麻烦。...sqliter并不支持常见的连接更新： update a set a.id =b.id from table_1 a inner join table_2 b on a.name=b.name 查了一下
更新多个字段时： update table1 set num1 = (select num2 from table2 where table2.pid=table1.id), num11 = (select
Android默认使用了SQLite数据库，在应用程序开发中，我们使用最多的无外乎增删改查。...所以使用索引需要考虑实际情况进行利弊权衡，对于查询操作量级较大，业务对要求查询要求较高的，还是推荐使用索引的。...对于批量处理插入或者更新的操作，我们可以使用显式编译来做到重用SQLiteStatement。...然而好在，我们可以显式使用事务，将批量的数据库更新带来的journal文件打开关闭降低到1次。...查询数据优化 对于查询的优化，除了建立索引以外，有以下几点微优化的建议 按需获取数据列信息 通常情况下，我们处于自己省时省力的目的，对于查找使用类似这样的代码 1 2 3 private void badQuery
一、如要使用SQLite，可以从Visual Studio中的“程序包管理器控制台”输入以下命令完成安装： PM> Install-Package System.Data.SQLite.Core SQLite...二、新建一个SQLite数据库，名称命名为Test.db，其表名称及列定义如下： ?...三、新建一个控制台应用的解决方案，并输入以下代码，看看SQLite的执行时间： using System; using System.Collections.Generic; using System.Data...; using System.Data.SQLite; using System.Diagnostics; namespace ConsoleApp { class Program {...2）使用ExecuteReader方式比使用Adapter Fill Table方式快一点点，但这不是绝对的，这取决于编写的代码； 3）无论是执行插入或查询操作，使用事务比不使用事务快，尤其是在批量插入操作时
作为一种简便方式，在insert语句中，可以省略字段列表， 然而，如果语句中没有列出要插入行中的目标字段，则必须要插入表中的所有列，需要注意的，在插入值列表中所列出的值的顺序，必须与select * 查询语句所列出的列顺序完全一致...test_xgj ; SQL> insert into test_xgj_view(c1,c2,c3) values ('默认值2',NULL ,'C3'); SQL> commit ; --查询下...xgj set ename='XGJ' where empno=7566 ORA-01402: view WITH CHECK OPTION where-clause violation --如果更新符合...这是因为前面我们在创建视图时指定了witch check option关键字，这也就是说，更新后的每一条数据仍然要满足创建视图时指定的where条件，所以我们这里发生了错误ORA-01402。...你不能指定一个表集合表达式； d、在一个多表插入中，所有的 insert_into_clauses 不能组合指定多于 999 个目列； e、只有当所有insert_into_clauses中的表数据都没有发生更新时
1.4 避免使用过多的列 尽量减少表中的列数，以降低查询和更新操作的复杂性。可以通过归一化或者分表等方法来实现。 二、索引优化 2.1 为经常用于查询条件的列创建索引 索引可以显著提高查询性能。...2.3 避免过多的索引 索引虽然可以提高查询速度，但同时也会增加插入和更新操作的开销。因此，需要权衡查询和更新性能，避免创建过多的索引。 2.4 使用覆盖索引 覆盖索引是指包含查询所需的所有列的索引。...优化查询：根据执行计划的分析结果，我们可以针对性地优化查询。例如： 如果发现SQLite没有使用索引进行查询，我们可以考虑为查询条件中的列创建索引，以加速查询。...索引优化：为经常用于查询、排序和分组的列创建索引，可以显著提高查询速度。但同时，需要注意避免创建过多的索引，以免影响插入和更新操作的性能。...分库分表策略：通过按功能或时间分表，或者分库，可以降低单表或单库的数据量，提高查询和更新性能。 希望以上的优化实践方法，能够帮助你更好地使用SQLite，提高你的应用程序的性能。
大家好，上节介绍了操作查询中的生成表查询，本节介绍更新查询的内容。操作查询的注意点上节有介绍过，不重复说明。 ? 一、 更 新 查 询 更新查询：用于对一个或多个表中的记录执行更新。...2、选择更新查询 在查询类型中选择更新查询后，在最下侧出现了新的一行“更新为”，主要用于输入字段更新的表达式。 ? 3、输入更新表达式 问题是要求单价都增加2元。...那么就是[单价]字段更新到[单价]+2，在"更新为"一栏中输入表达式。 ? 4、保存查询 查询中选择右键，保存查询名称。可以自左侧导航窗格中找到保存的查询。（更新查询的图标带有感叹号。） ?...5、运行查询 点击运行（点击一次）。运行保存的查询，可以点击新图书表中查看数据的变化。（如果更新查询在导航窗格中，建议先右键，选择设计视图，打开后再运行。避免多次运行，导致多次执行更新查询操作。）...本节主要介绍操作查询中的更新查询，通过示例来演示更新查询的具体步骤。主要是需要选择查询表类型，注意运行点击的次数。祝大家学习快乐。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python对sqlite3...的操作 本文介绍：查询记录 Part 1：示例说明 查询数据库中所有数据 数据库内容 ?...查询输出 ?...Part 2：代码 import sqlite3 import os import pandas as pdcurrent_address = os.path.abspath('.') db_address...= os.path.join(current_address, "测试.db")conn = sqlite3.connect(db_address) cur = conn.cursor()table_name
使用fetchall()和pandas库获取数据框如果我们想要将查询结果转换为数据框，并使用数据框来处理数据，我们可以使用pandas库。...然后，我们使用pd.read_sql_query()函数执行SQL查询，并将结果转换为数据框。最后，我们使用print()函数打印数据框。...处理结果集元数据查询结果集还包含有关返回结果的元数据，例如结果集中包含的列的数量、名称和类型等。我们可以使用description属性访问这些信息。...以下是一个获取customers表中所有行的示例，同时还打印出元数据信息：import sqlite3# Create a connection to the databaseconn = sqlite3...然后，我们使用description属性获取查询结果集的元数据，并使用循环遍历每个字段并打印其名称和类型。
在Python中使用SQLite数据库进行查询后，我们需要对查询结果进行处理，以便使用查询结果进行后续操作。...使用fetchone()获取单个结果如果查询结果只有一个行，我们可以使用fetchone()方法获取该行的值。...以下是一个获取customers表中第一行的示例：import sqlite3# Create a connection to the databaseconn = sqlite3.connect('example.db...以下是一个获取customers表中前两行的示例：import sqlite3# Create a connection to the databaseconn = sqlite3.connect('example.db...以下是一个获取customers表中所有行的示例：import sqlite3# Create a connection to the databaseconn = sqlite3.connect('example.db
redo log 写满了 内存不够用，要从 LRU 链表中淘汰 MySQL 认为系统空闲的时候 MySQL 关闭时 一直慢的原因：索引没有设计好、SQL 语句没写好、MySQL 选错了索引 ’mysql慢查询优化...第二步：利用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，来分析SQL查询语句。 第三步：通过查询的结果进行优化。...优化方式 （1）首先分析语句，看看是否包含了额外的数据，可能是查询了多余的行并抛弃掉了，也可能是加了结果中不需要的列，要对SQL语句进行分析和重写。...（2）分析优化器中索引的使用情况，要修改语句使得更可能的命中索引。比如使用组合索引的时候符合最左前缀匹配原则。not in,not like都不会走索引，可以优化为in....，使用 system NULL MySQL 在优化过程中分解语句，执行时甚至不用访问表或索引 从上到下，性能从差到好，一般来说需要保证查询至少达到 range 级别， 最好达到 ref ---- key
如何调优 Oracle SQL系列文章第四篇：查询优化器概念之查询优化器介绍。...第一篇：SQL调优系列文章之—SQL调优简介 第二篇：SQL调优系列文章之—SQL性能方法论 第三篇：查询优化器基础知识—SQL语句处理过程 4 查询优化器概念 本章描述了与查询优化器相关的最重要的概念...4.1 查询优化器介绍 查询优化器（简称为优化器）是内置数据库软件，用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。 4.1.1 查询优化器的用途 优化程序尝试为 SQL 语句生成最佳执行计划。...对于每个查询块，优化器生成查询子计划。...数据库从下到上分别优化查询块。 因此，数据库首先优化最里面的查询块并为其生成子计划，然后生成表示整个查询的外部查询块。 查询块的可能计划数与FROM子句中的对象数成比例。
from django.db import connection ## 查询接口 ## def cursorQuery( sql, parlist): cursor = connection.cursor...except Exception, e: print "Catch exception : " + str(e) return cursor.fetchall() ## 更新接口
在Python中，我们可以使用sqlite3模块连接和操作SQLite数据库。在前面的文章中，我们已经介绍了如何创建数据库、创建表格、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。...查询数据在SQLite中，我们可以使用SQL语句查询表格中的数据。...以下是一个查询customers表格中所有数据的示例：import sqlite3# Create a connection to the databaseconn = sqlite3.connect(...row)# Close the cursor and the database connectionc.close()conn.close()在上面的示例中，我们使用execute()方法执行SQL语句来查询...以下是一个获取customers表格中前两行数据的示例：import sqlite3# Create a connection to the databaseconn = sqlite3.connect
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python对sqlite3...的操作 本文介绍：多条件查询 Part 1：示例说明 查询数据库中满足以下条件的数据 性别：女同学 课程：语文 成绩：>85 数据库各字段信息 ?...Part 2：代码 import sqlite3 import os import pandas as pd current_address = os.path.abspath('.') db_address...= os.path.join(current_address, "测试.db") conn = sqlite3.connect(db_address) table_name = "gradeTable
Python连接sqlite数据库，查询报错 sqlite3.OperationalError: no such table: userInfo 。 原因： 1、数据库并没有建立该表。...这种情况是，该表已经建立，但通过以下语句进行查询： select name from sqlite_master where type='table' order by name; 查询的结果如果是
SQLite 的优化比较棘手，就批量插入而言，其速度可以从每秒 85 条优化到每秒 96,000 条。...大小约 28MB，以 TAB 分隔的文本文件（约 865,000 条记录） 机器环境： Windows XP 3.60 GHz P4 编译环境：Visual C++ 2005 Release，使用完全优化...实验四：在实验三的基础上，加入预处理 仔细观察会发现，插入语句的格式一样的，那么完全可以用sqlite3_prepare_v2来预处理优化， /* Open input file and import...SQLITE_TRANSIENT); sqlite3_bind_text(stmt, 5, sVI, -1, SQLITE_TRANSIENT); sqlite3_bind_text(...回答 几点建议： 将插入/更新放入事务中。 对于旧版本的 SQLite，考虑修改 journal_mode，置为 OFF 可以显著提高插入速度，如果你不是太担心数据库可能会被破坏的话。
数据查询 3. 参考 1. 概述 SQLite是一个嵌入式SQL数据库引擎。与大多数其他 SQL 数据库不同，SQLite 没有单独的服务器进程。SQLite 直接读写普通磁盘文件。...SQLite比MySQL还要轻量级，官方提供的程序包大约1MB。但是这么小的内容居然也是一个关系型数据库，所以SQLite也很适合作为入门数据库。其中，SQL最基础的功能就是查询了。 2....数据查询 如果在可视化管理工具（例如SQLite Expert）中，无论是查询、插入、修改或者删除操作，都是直接输入SQL语句，然后执行运行操作，就可以得到相应的结果。...(sqlite3_step(statement) == SQLITE_ROW) { //... } sqlite3_setp()每次查询一行记录，并且返回SQLITE_ROW...最后，我们对每一行查询的结果进行解析： while (sqlite3_step(statement) == SQLITE_ROW) { cout sqlite3_data_count(
我们在对SQLite进行优化的过程中发现，靠单纯地修改SQLite的参数配置，已经不能彻底解决问题。因此从6.3.16版本开始，我们合入了SQLite的源码，并开始进行源码层的优化。...本文将分享在SQLite源码上进行的多线程并发、I/O性能优化等，并介绍优化相关的SQLite原理。 多线程并发优化 1....该方案上线后，卡顿检测系统检测到 等待线程锁的造成的卡顿下降超过90% SQLITE_BUSY的发生次数下降超过95% I/O 性能优化 保留WAL文件大小 如上文多线程优化时提到，开启WAL模式后...一旦某个句柄将WAL文件缩短了，而没有一个通知机制让其他句柄更新mmap的内容。此时其他句柄若使用mmap操作已被缩短的内容，就会造成crash。...而是在一定范围内通过LRU的算法更新page cache。这就意味着，如果cache设置得当，大部分读操作都不会读取新的page。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
对象存储
云直播
