优化sqlite数据库的技巧有多种数据？

Question

我正在使用比平均更大的sqlite数据库（用于Windows和Linux）并且我希望最大限度地提高我的性能。数据库将与sqlite gui一起安装在商品硬件上。我提供的用户是精通sql但不太可能进行自己的优化（创建索引，设置pragma等）所以我渴望获得尽可能多的开箱即用性能（以确保最大限度地使用数据）。

一个问题Windows似乎比Linux更节省了查询的执行，另一个问题是我不太熟悉sqlite的索引方法（与postgres等其他数据库相比）。

Answer 1

您是否阅读了SQLite Optimization FAQ（几年前，但似乎仍然有用）？

我不认为1gb特别大，即使对于SQLite也是如此。它当然可以稳定地处理更大的数据库。

Answer 2

更新 - 我们在导入时更加智能地对数据进行排序，积极索引（在此过程中将db文件的大小增加一倍以上），在Windows中调整设置以使XP表现更多比服务器而不是桌面，更改连接顺序（您不能单独依赖优化器）以及通过创建性能测试套件来衡量您的进度（仅用于运行查询和进行测量的工具。

体验很有趣，最终用户很高兴并且能够处理数据。

Answer 3

如果您正在进行大量数据导入，我发现最有效的方法是

1. 优先在主索引序列中订购插入的数据
2. 使用预备陈述（doh）
3. 删除所有索引
4. 使用事务处理包装的数据（比如命中的10,000条记录）
5. 添加索引

还要记住，sqlite还不支持where子句中的or运算符。 您可以通过将where子句进行人格化以使用ands来调整内容。

Answer 4

您应该每晚查看“计划任务”和“优化表”的脚本，甚至可以重新创建索引。定期这样做可以节省大量的时间和手工劳动。