根据sqlite3的api,在后面测试的时候发现对于sqlite3来说事务的开启与否仅插入1w条数据,时间的差距就已经非常非常明显了,先说下
最近在做sqlite3的二次开发,看到API里面关于事务的时候,萌生了测试一下事务的开启与否对插入数据所需要的时间影响的想法,根据sqlite3的api,,在后面测试的时候发现对于sqlite3来说事务的开启与否仅插入1w条数据,时间的差距就已经非常非常明显了,先说下测试环境:Ubuntu 12.04, sqlite3 3.7.14.1,测试插入1w条数据。
不开启事务时的测试代码如下:
int insert_no_trans()
{
printf(" \n"
"go into function insert_no_trans()\n");
int j = 0;
for (j = 0; j {
sprintf(sql, "INSERT INTO [dev] ([id], [name], [age])\
values (%d, '%s', %d)", j, "JGood", j);
if(SQLITE_OK != sqlite3_exec
(conn, sql, 0, 0, &err_msg))
{
fprintf(stderr, "INSERT ERROR: %s\n", err_msg);
exit(EXIT_FAILURE);
}
}
printf("INSERT all succussfully!\n");
printf("function insert_no_trans() end. \n"
" \n");
return EXIT_SUCCESS;
}
开启事务的测试代码如下:
int insert_with_trans()
{
printf(" \n"
"go into function insert_with_trans()\n");
sqlite3_exec(conn, "begin;", 0, 0, 0); //开启事务
int j = 0;
for (j = 0; j {
sprintf(sql, "INSERT INTO [dev] ([id], [name], [age])\
values (%d, '%s', %d)", j, "JGood", j);
if(SQLITE_OK != sqlite3_exec(conn, sql, 0, 0, &err_msg))
{
is_succeed = false; //失败之后把标识设为false
fprintf(stderr, "INSERT ERROR: %s\n", err_msg);
break;
}
}
if(is_succeed)
sqlite3_exec(conn, "commit;", 0, 0, 0); //提交事务
else
{
sqlite3_exec(conn, "rollback;", 0, 0, 0); //回滚事务
exit(EXIT_FAILURE);
}
printf("INSERT all succussfully!\n");
printf("function insert_with_trans() end. \n"
" \n");
return EXIT_SUCCESS;
}
测试结果大跌眼镜,时间测试我用的是linux的time命令,在开启了事务的情况下插入1w条数据的时间仅为0.4s,而在不开启事务的情况下,由于时间太长,没有等其执行完,根据.db文件的大小和已经使用的时间推测,假设单位时间插入同样多条数据,推算出来的时间高达18分钟。这已经不在一个数量级了,google了一下这个问题,看到网上有人对此是这么解释的,如果未启用事务,sqlite会每插入一条数据,就往磁盘上面写一次,在整个执行过程中我也观察到未开启事务时程序执行期间硬盘灯一直是亮的,这也映证了这一点。而在开启事务的情况下,其应该是在对数据全部处理完之后才需要执行一次IO操作,时间自然非常快。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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