SQLite:删除大量行的有效方法

SQlite,Android,真实的故事。我有一个表,用作缓存:

CREATE TABLE cache(key TEXT, ts TIMESTAMP, size INTEGER, data BLOB);

CREATE UNIQUE INDEX by_key ON cache(key);

CREATE INDEX by_ts ON cache(ts);

在应用程序生命周期内,我会填充缓存,并在某些时候想清除缓存并删除N记录。通常,此表将包含〜25000个Blob,每个〜100-500Kb,DB中的总Blob大小为600-800Mb,但是现在我测试的是〜2000,约为60Mb(以下是这种情况)。清除将删除90%的缓存条目。

最简单。首先选择一个游标,而不是一个一个地删除游标。太慢了。

使SQLite使用查询来执行此操作(删除其中总有N字节的blob ):

DELETE FROM blobs WHERE

ROWID IN (SELECT ROWID FROM blobs WHERE

(SELECT SUM(size) FROM blobs AS _ WHERE ts <= blobs.ts) <= N);

这更快,但仍然非常慢:〜15秒。似乎它也具有二次复杂度。

选择要删除的行(使用平均Blob大小进行计算)并使用简单WHERE子句删除:

-- Find row after which to delete, let it's time stamp is T0:

SELECT ts FROM cache ORDER BY ts LIMIT 1 OFFSET count;

-- Delete

DELETE FROM cache WHERE ts < T0;

这要好得多,但是大约需要7秒钟。

创建新表,复制我需要保存并删除的旧表。请注意,复制所有这些内容后,我将在新表中创建索引:

  -- Insert only rows I want leave

INSERT INTO temp(key, ts, size, data) SELECT key, ts, size, data

FROM cache ORDER BY ts LIMIT count;

-- Drop table and indices.

DROP INDEX by_key;

DROP INDEX by_ts;

DROP TABLE cache;

-- Rename temp table and create indices...

复制需要大约300ms的6Mb斑点。但是DROP TABLE大约是8秒。

请注意,在所有情况下我VACUUM都要花大约1秒钟的时间。我该如何快速?为什么DROP

TABLE和删除都这么慢?我认为这可能是由于索引造成的:当我删除键索引之前,DELETE它无法更快地工作。如何使SQLite快速删除?

回答:

您正在使用具有“大”数据的数据库-即每个blob使用多个页面。

在接近最佳性能的某个时刻,您将达到无法提高的极限。

检查所有选择后,我看到了不同的行为,而不仅仅是不同的算法。

[1]只要您使用一项交易,这个速度就不会太慢。您需要一次执行两项操作,即查询(获取blob大小)和删除。

[2]这是一个好方法。由于两个查询和一个删除都在一个命令中,因此SQLite引擎将进行优化。

[3]这是与以往不同的行为。与相同DELETE FROM cache WHERE ts < (SELECT ts FROM cache ORDER BY

ts LIMIT 1 OFFSET

count)。查询比上一查询便宜,但是我敢打赌删除的行数比上一查询少得多!查询/删除的昂贵部分将被删除!查询优化很重要,但是删除总是会变慢。

[4]这是一个非常糟糕的方法!将所有数据复制到一个新表(可能是另一个数据库)中将非常昂贵。我只能从中得到一个好处:您可以将数据复制到新数据库中,避免使用VACUUM,因为新数据库是从基础构建的,而且很干净。

关于VACUUM…最糟的DELETEVACUUM。不应在数据库中经常使用真空。我知道该算法应该“清理”您的数据库,但是清理不应是频繁的操作-

数据库已针对选择/插入/删除/更新进行了优化-不能将所有数据保持在最小大小。

DELETE ... IN (SELECT

...)根据预定义的标准,我的选择是使用单个操作。VACUUM不会被使用,至少不会经常使用。一个不错的选择是Monitor db size-

当该大小超出限制时,运行假定昂贵的清理操作以修剪数据库。

最后,当使用多个命令时,请不要忘记使用事务!

以上是 SQLite:删除大量行的有效方法 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/419363.html

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