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android sqlite 批量插入数据优化代码

发表于: 2013-07-29   作者:21jhf   来源:转载   浏览:
摘要: SQLiteDatabase db = dh.getWritableDatabase(); db.execSQL("PRAGMA cache_size=12000;"); db.beginTransaction(); try { for (int i = 0; i < 10000; i++) { String id
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

android sqlite 批量插入数据优化代码

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