一直比較喜歡文字型資料庫，簡單、方便，容易儲存。最近將乙個**的mysql 資料庫轉換成了 2.5g 的 sqlite資料庫。悲劇發生了，非常慢，**經常超出30秒的執行時間,所以一直用快取扛著，10.1 假期正好有空，決定徹底解決下這個慢的問題。
首先是首頁慢，認真的分析了首頁呼叫的函式，發現卡死經常在乙個 collect 表上，開啟collect 表，12萬條資料，保守估計，應該至少佔了1.5 g以上的空間，因為內容資料基本都在這個表上。怪不得慢，就算是物理機的高速硬碟，估計也扛不住這樣的資料吧。
檢視collect 表的索引，發現只有 vtype 和 class 2個整數型索引，將函式的sql語句拿出：
select id,title from collect where vtype=6 and class=0 limit 20
執行竟然要 40多秒！！！悲劇~~~~
馬上建立class和vtype 2個字段的復合索引，建立索引用了將近1分鐘。
然後查詢，速度馬上從40秒下降到 100ms 以內，第2次查詢，速度在20ms以內，第3次，第4次和第2次是乙個數量級的。
ps: 為什麼第1次慢？按理說sqlite這種文字型資料庫應該是沒有快取的，和mysql 、sqlserver這種服務型資料庫來對比，沒有快取應該不會快的啊？ 個人認為應該是作業系統的io快取所引起。以前作業系統複製檔案的時候，複製之後刪除，第2次複製，速度塊了很多，很有可能是這個原因。
經過上面的優化，首頁可以在300多ms開啟了，將頁面快取設定為86400秒（也就是一天更新一次），第一次300多ms響應，以後基本上是10ms以內輸出快取，優化成功！
第2個需要優化的頁面為列表頁，12萬條資料分頁顯示，**很簡單：
select id ,title from collect where vtype>=5 and class=0 limit 20
sql語句很快，可是頁面很慢。。一直找不到原因。
後來發現是分頁類的原因，分頁類要求出count總數，有一條：
select count(*) from collect where vtype>=5 and class=0
my god ， 悲劇發生了，2分鐘，整整卡了2分鐘才刷出乙個38049 這個整數。。。為什麼？明明做了復合索引了，怎麼還這麼慢？
於是又嘗試了：select count(*) from collect , select count(*) from collect where vtype>5 , select count(*) from collect where class=0
首先懷疑是不是 >= 出了問題？ 於是將 語句改為：
select count(*) from collect where class=0 and vtype>4 （還是很慢）
select count(*) from collect where class=0 and vtype=5 (很快，20ms查詢完)
select count(*) from collect where class=0 and vtype in (5,6) （很慢)
select count(*) from collect where class=0 and (vtype=5 or vtype=6) (很慢)
select count(*) from collect where (class=0 and vtype=5) or (class=0 and vtype=6) （很快，20ms查詢完)
select count(*) from collect where (vtype=5 and class=0) or (class=0 and vtype=6) (很快)
結論：從上面可以看出，不能對vtype 不能有超過2種可能與 class做 and 操作，就會快，class和 vtyp 的順序對查詢結果沒有影響；至於上面的是走了哪個索引，還沒實驗。
由於sqlite的explain語句沒有mysql好用，無法知道具體的走索引細節，所以只能在此大膽推測+測試得出一些結論。
首先有1個問題： select id from collect where class=0 and vtype>4 limit 20 很快可以查到，證明走了復合索引。但select count(*) from collect where class=0 and vtype> 4 卻很慢。 你說他沒走索引嘛，至少where 後面的絕對走了索引。但你說他走了索引嘛，count(*) 確實在遍歷，也就是索引裡沒記錄總數。
為了驗證為什麼count那麼慢，而limit很快，我做了乙個實驗
select id from collect where class=0 and vtype>4 limit 20 (8ms)
select id from collect where class=0 and vtype>4 limit 200 (16ms)
select id from collect where class=0 and vtype>4 limit 2000 (268ms)
select id from collect where class=0 and vtype>4 （不敢做下去，肯定很卡，基本上會超時）
20條很快，數量越多，越慢，但確實走了索引，沒走索引之前，同樣的語句慢得嚇人，基本上是幾分鐘都出不來。
看下面的語句：
select id from collect where class=0 and vtype=5 limit 20 (0ms)
select id from collect where class=0 and vtype=5 limit 200 (2ms)
select id from collect where class=0 and vtype=5 limit 2000 (8ms)
select id from collect where class=0 and vtype=5 (243ms,3.8萬條記錄)
上面可以看出，非常快，基本上是上面的10倍以上。和輸出記錄數基本上沒很大差別。
以上2種語句的對比發現：對於復合索引，
1） >, = 確實都會走索引，做簡單的limit查詢速度都很快；
2) 對於大資料輸出，> 非常耗時，尤其是對於count ，在資料量較大時， 比較符號(<,> ) 將會直接卡死。
3）= 號速度最快，不管是count還是大資料輸出，速度都可以接受，在平時的程式設計中，盡量多用 = 運算子來處理復合索引。
而對於單索引，則沒有影響，不管》, = 速度都非常快。count函式也沒有影響。
1).sqlite3.def: 用於編譯生成相應的lib檔案
2).sqlite3.dll:提供sqlite所需的動態鏈結庫檔案。
3).sqlit3e.exe:執行檔案，用於執行資料庫操作
2. 示例：
1）。開啟乙個cmd程式，進入sqlite目錄，執行：
d:\sqlite>sqlite3.exe my.db -->建立乙個資料庫檔案my.db
sqlite3>.help -->
sqlite3>.width [column1_max_width] [column2_max_width] .....
sqlite3>.output [filename] --->output the result to the special file
sqlite3>..tables，可以看資料庫中的所有表；
sqlite3>.indices，可以列出乙個指定表的所有索引；
sqlite3>.schema，建立表和索引時候的create語句，也可以在後面指明表名；
sqlite3>.databases,檢視當前開啟的所有資料庫，通常是乙個main乙個tem
sqlite3>.dump； 匯出的sql語句，可以放到oracle中去執行；
sqlite3>.explain: 就是查詢一條sql語句最終解析出來的執行計畫,對sql語句調優很有用；
sqlite3>.timeout: 預設超時時間是0，查詢一張表或索引，發現表或索引被鎖定，就立刻返回，不等待；
3.侷限性：
1）sqlite只適合對單一檔案進行讀併發操作，不適合對其進行併發寫事務。事務的侷限性，使其應用受限，通常用於處理小型的事務。
2）不支援外來鍵約束；
3）對觸發器的支援不是很完整；
4）對alter table的支援不是很完整；
5）不支援嵌入式事務；
6）不支援right和full outer join.
7）不支援檢視的寫更新操作；
8）不支援grant和revoke；
9）不支援儲存過程
10）檔案鎖：sqlite對事務的併發控制是通過本地檔案鎖低階原語來進行的。若有部分資料殘存於網路分割槽中，檔案鎖將失效。
文章**：
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