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python，import sqlite3，import time，，start_time = time.time()，conn = sqlite3.connect('test.db')，c = conn.cursor()，c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT);''')，for i in range(10000):， c.execute("INSERT INTO test (name) VALUES ('name%d' % i)" % i)，conn.commit()，end_time = time.time()，print("SQLite插入速度：", end_time start_time, "秒")，``SQLite速度评测代码
简介
SQLite是一种轻量级、零配置的嵌入式关系数据库，广泛应用于小型应用和嵌入式系统中，本文将通过一系列测试，比较SQLite在不同操作下的性能表现，并提供相关的优化建议。
测试环境与方法
测试机器配置：六核Intel(R) Xeon(R) CPU X5650 @ 2.67GHz，12GB内存，SATA硬盘。
文件系统：ext3和ext4。
数据库版本：SQLite 3.7.6.3。
基本测试
1、顺序读写：
Key长度：16字节
Value长度：100字节
结果：LevelDB在性能上领先于SQLite和Kyoto Cabinet。
2、随机读写：
Key长度：16字节
Value长度：100字节
结果：LevelDB在随机读性能上领先，而Kyoto Cabinet稍快于SQLite。
3、批量写操作：
数据长度：100字节
批量大小：1000条记录
结果：LevelDB由于其数据组织方式，在随机写和顺序写上性能变化不大。
4、同步写操作：
配置：SQLite设置为“PRAGMA synchronous = FULL”
结果：ext3和ext4文件系统在表现上有显著差异。
5、无压缩的写操作：
结果：LevelDB和TreeDB支持数据压缩算法，但SQLite不支持。
详细测试案例
1、1000个INSERT操作：
```sql
CREATE TABLE t1(a INTEGER, b INTEGER, c VARCHAR(100));
INSERT INTO t1 VALUES(1,13153,'thirteen thousand one hundred fifty three');
...
INSERT INTO t1 VALUES(999,24322,'twenty four thousand three hundred twenty two');
```
结果：PostgreSQL: 4.373秒；MySQL: 0.114秒；SQLite 2.7.6: 13.061秒；SQLite 2.7.6 (nosync): 0.223秒。
2、事务中的25000个INSERT操作：
```sql
BEGIN;
CREATE TABLE t2(a INTEGER, b INTEGER, c VARCHAR(100));
INSERT INTO t2 VALUES(1,59672,'fifty nine thousand six hundred seventy two');
...
INSERT INTO t2 VALUES(24999,89569,'eighty nine thousand five hundred sixty nine');
COMMIT;
```
结果：PostgreSQL: 4.900秒；MySQL: 2.184秒；SQLite 2.7.6: 0.914秒；SQLite 2.7.6 (nosync): 0.757秒。
3、25000次INSERT到有索引的表中：
```sql
BEGIN;
CREATE TABLE t3(a INTEGER, b INTEGER, c VARCHAR(100));
CREATE INDEX i3 ON t3(c);
INSERT INTO t3 VALUES(1,59672,'fifty nine thousand six hundred seventy two');
...
INSERT INTO t3 VALUES(24999,88509,'eighty eight thousand five hundred nine');
COMMIT;
```
结果：PostgreSQL: 8.175秒；MySQL: 3.197秒；SQLite 2.7.6: 1.555秒。
相关问答FAQs
1、为什么SQLite在插入大量数据时速度较慢？
答案：SQLite在每次插入操作时都会进行fsync()调用，以确保数据安全地写入磁盘，这在提高数据安全性的同时，也降低了写入速度，可以通过设置“PRAGMA synchronous = OFF”来关闭fsync()，从而提高插入速度，但这会降低数据的安全性。
2、如何优化SQLite的性能？
答案：可以采取以下几种优化策略：
使用WAL模式：提高写入性能，尤其在高并发环境下。
事务管理：将多个INSERT操作放入一个事务中，减少fsync()调用次数。
查询优化：使用索引和JOIN语句优化查询，避免全表扫描。
分页查询：对于大数据集的查询，使用LIMIT和OFFSET实现分页，减少单次查询的数据量。
