android sqlite 批量安插数据优化代码

android sqlite 批量插入数据优化代码

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>() {@Overridepublic 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

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