Android SQLite数据库查询优化方法

数据库的性能优化行业里面普遍偏少,今天这篇希望给大家带来点帮助

我们在使用SQLite进行数据存储查询的时候,要进行查询优化,这里就会用到索引,C端的数据量大部分情况下面虽然不是很大,但良好的索引建立习惯往往会带来不错的查询性能提升,同时在未知的将来经得住更大数据的考验,那如何优化数据库查询呢,下面我们用例子一一演示下。

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先建个测试表table1,包含了三个索引:

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);

在常见的数据库系统里面,进行SQL查询检验都是用explain关键字,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

立马就会得到输出,这些输出表示SQLite执行这条SQL用到的每句指令,这个其实不怎么直观,我们用到更多的是EXPLAIN QUERY PLAN,如下:

sqlite> explain QUERY PLAN select * from table1;

0|0|0|SCAN TABLE table1

这条SQL语句是查询了整张表,所以结果关键字SCAN表示要完整遍历,这种效率是最低的,接下来我们试试加个查询条件:

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之后关键字变成了SEARCH,表示不再需要遍历了,而是使用了索引进行了部分检索,另外这条输出还有更多信息,比如使用了索引a_i2,而括号里面的a=?则表示是这个查询条件引起的

我们稍微修改下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 *变成了select a,发现explain输出有细微变化,从INDEX变成了COVERING INDEX,CONVERING INDEX表示直接使用索引查询就可以得到结果,不需要再次回查数据表,这样效率更高。而之前的查询因为是使用*,索引里面只有a记录,所以必须要查询原始记录才能得到b,c字段。我们再试下这条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=?)

同意因为索引a_i2已经包含a和b了,所以也是使用CONVERING INDEX。那有同学可能会问了,那我们建索引的时候都把其他字段都加进去呗,虽然查询用不到,但不用二次查询原始记录效率高。理论上这样是可行的,但这里有个重要问题就是数据冗余太严重了,导致索引和原始数据一样大,在海量数据存储的数据库里面磁盘消耗是个问题,所以如何选择可能要做个平衡。

接下来我们把and换成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

发现又变回SCAN了,但仍然使用到了索引a_i2,对比下这条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=?)

多了个查询条件b=1之后效率变差了,这是为什么呢?这里要引出我们创建索引使用的最关键的原则:前缀索引。

索引一般是使用B树,前缀索引简单来讲,就是要想能使用这个索引,查询条件必须满足索引建立涉及到的字段,并且和查询使用的顺序一致。

我们回头看刚才那个or的例子,对于查询条件a=1,他能使用a_i2(a,b)这个索引,因为索引顺序也是a开头的。但or的例子里面还或上一个查询条件b=1,对于这个查询就没有索引可以用了,因为没有b开头的索引存在。a_i2(a,b)这个索引里面虽然有b,但b对于b=1这个查询条件来说不是在前面,不满足前缀索引原则。

而对于刚才那个and的例子,则能够完全使用索引,因为存在索引a_i2(a,b),可以想象成先按索引a过滤数据,剩下数据再用索引b过滤数据。对于and条件来说,索引里面字段的顺序换一下也是没有关系的,数据库会自动优化选择,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查询也要充分使用索引,聪明的读者一定想到了,那就是要建2个索引,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=?)

我们再来看一个进阶的,加上一个排序:

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

对比这2个查询,发现下面这个多了个USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY。对于第一个查询来说,我们可以看到排序也是同样满足前缀索引原则(先按索引a过滤数据,剩下数据用索引b排序)。对于第二个查询来说,因为不满足这个原则导致多了个临时表来做排序。看到这里大家应该理解前缀索引的意思了。

我们再看这个样子,把查询条件和排序换下:

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

显然不满足前缀索引原则了,因为需要先按索引b过滤数据,但b不是第一个。

常规的查询语句大部分是and,or,order的组合使用,只需要掌握上面说的原则,一定能写出高性能的数据库查询语句来。

而对于更高级的一些连表可以继续翻阅官方文档:

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

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

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181021G1EEQL00?refer=cp_1026
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