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安卓开发数据库优化

数据库结构设计优化

数据表设计原则

  • 范式化与反范式化平衡：
    遵循第三范式（3NF）减少数据冗余，但针对高频查询场景可适当反范式化（如冗余字段）提升读取效率。
  • 字段类型精简：
    使用最小存储空间的字段类型（如INTEGER替代TEXT存储数字，REAL替代DOUBLE）。
字段类型 适用场景 存储大小
INTEGER 整数ID/计数 4字节
TEXT 短字符串（<2K） 动态分配
REAL 浮点数计算 8字节
BLOB 二进制数据（如图片） 动态分配

索引优化

  • 主键索引：必须为PRIMARY KEY，类型建议INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT。
  • 唯一索引：对频繁查询的唯一字段（如用户名）添加UNIQUE约束。
  • 复合索引：针对多条件查询（如WHERE A=? AND B=?）创建联合索引。

示例： 

CREATE INDEX idx_user_name ON users(name); -单字段索引
CREATE INDEX idx_order_date_status ON orders(date, status); -复合索引

查询性能优化

避免全表扫描

  • 强制使用索引：在WHERE子句中优先使用索引字段。
  • 参数化查询：防止SQL注入并复用编译好的SQL语句。

Room框架示例：

@Query("SELECT  FROM user WHERE id = :userId")
User getUserById(int userId); // 参数化查询

减少数据量返回

  • 选择性字段：避免SELECT ，仅查询必要字段。
  • 分页加载：使用LIMIT和OFFSET（或基于主键的分页）。

分页方案对比：
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|—————|————————|————————–|
| LIMIT+OFFSET| 实现简单 | 大偏移量时性能差 |
| 基于主键分页 | 高效定位数据 | 需维护连续主键或时间戳 |

安卓开发数据库优化

写入性能优化

事务管理

  • 批量操作：将多次写入合并为一个事务，减少IO次数。
  • 异步处理：在子线程执行数据库操作，避免阻塞主线程。

示例（使用sqlite）：

SQLiteDatabase db = getWritableDatabase();
db.beginTransaction();
try {
    // 多次insert/update操作
    db.setTransactionSuccessful();
} finally {
    db.endTransaction();
}

批量插入优化

  • 预编译语句复用：减少SQL编译开销。
  • 使用第三方库：如GreenDAO的insertInTx方法自动批量插入。

GreenDAO示例：

DaoSession session = ...;
UserDao userDao = session.getUserDao();
List<User> users = ...;
userDao.insertInTx(users); // 自动开启事务批量插入

内存与资源管理

Cursor优化

  • 及时关闭Cursor：使用try-finally或CursorLoader自动管理。
  • 按需加载数据：仅查询必要列，避免内存浪费。

示例（Kotlin协程优化）：

安卓开发数据库优化

val result = database.query("SELECT id, name FROM user WHERE id = ?", arrayOf(userId))
    .useLineSequence() // 自动关闭Cursor并转换为序列
    .firstOrNull()

数据库加密与压缩

  • 加密存储：使用SQLCipher加密数据库文件，避免明文存储敏感数据。
  • 数据库压缩：定期执行VACUUM命令压缩数据库文件，防止文件碎片化。

工具与监控

性能分析工具

  • Stetho：Facebook开源的调试工具，支持实时查看数据库内容。
  • Android Profiler：监控数据库操作耗时和线程状态。

慢查询日志

  • 启用SQLite日志：通过PRAGMA busy_timeout和PRAGMA journal_mode调整日志模式。
  • 分析查询计划：使用EXPLAIN QUERY PLAN查看SQL执行路径。

相关问题与解答

问题1：如何选择索引类型？

解答：

  • 单字段高频查询：创建单字段索引（如用户手机号）。
  • 多条件组合查询：使用复合索引，字段顺序按查询频率排序（如WHERE status=? AND date>?）。
  • 频繁更新字段：避免过度索引，因每次更新会触发索引重构。

问题2：分页方案如何选择？

解答：

  • 小数据量分页：LIMIT+OFFSET简单易用，但数据量大时性能下降。
  • 大数据量分页：基于主键或时间戳的分页（如WHERE id > ? ORDER BY id LIMIT 10），性能更稳定。
  • 复杂场景：结合INDEX和覆盖索引（返回字段包含在索引中）提升效率

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