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Android开发中我们常会遇到这样一种情况：在建立一个SQLite数据库时，想同时插入大量数据。那么应该怎么做呢？
下面笔者以插入20条记录为例：
- 将同时插入大量的数据写成一条SQL语句
- 最笨的方法用insert语句一条一条的输入
- 使用事务
代码如下：
public class DateBaSEOpenHelper extends SQLiteOpenHelper {
public static final String DBNAME="radiomap";
public static final int VERSION=1;
public DateBaSEOpenHelper(Context context){
super(context,DBNAME,null,VERSION);
}
@Override
public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
// TODO Auto-generated method stub
db.execSQL("create table radiomap(location varchar(20),ap1 int,ap2 int)");
long a=System.currentTimeMillis();
db.execSQL("insert into radiomap(location,ap1,ap2) select 'x=1,y=1',-80,-73 " +
"union all select 'x=2,y=3',80,40 union all select 'x=3,y=5',30,20 "+
"union all select 'x=4,3,2 union all select 'x=30,y=50',20 union all select 'x=3,40,20"
+" union all select 'x=3,6,7 union all select 'x=3,7,8 union all select 'x=3,8,9 union all select 'x=3,9,9" +
" union all select 'x=3,5 union all select 'x=3,4,5,20" +
" union all select 'x=3,6 union all select 'x=3,2");
long b=System.currentTimeMillis();
long c=b-a;
Log.i("LocationActivity",String.valueOf(c));
a=System.currentTimeMillis();
db.beginTransaction();
db.execSQL("insert into radiomap(location,ap2) values('x=4,2,3)");
db.execSQL("insert into radiomap(location,ap2) values('x=5,y=6',5)");
db.execSQL("insert into radiomap(location,ap2) values('x=6,y=7',7)");
db.execSQL("insert into radiomap(location,1,5)");
db.setTransactionSuccessful();
db.endTransaction();
b=System.currentTimeMillis();
Log.i("LocationActivity",String.valueOf(b-a));
a=System.currentTimeMillis();
db.execSQL("insert into radiomap(location,ap2) values('x=7,y=8',8)");
db.execSQL("insert into radiomap(location,ap2) values('x=8,y=9',9)");
db.execSQL("insert into radiomap(location,ap2) values('x=9,y=10',10)");
db.execSQL("insert into radiomap(location,4)");
db.execSQL("insert into radiomap(location,5)");
b=System.currentTimeMillis();
Log.i("LocationActivity",String.valueOf(b-a));
}
第一种方式及：
insert into 表名(列名1,列名2)
select值1,值2
union all
select 值1,值2
union all
select 值1,值2
以上三种方式测试结果，及运行效率：
第一种方式为9ms
用事务的为：86ms
第三种直接用insert插入的为：29ms
这是因为本次测试用了20条数据，所以用事务的反而比不用的开销大时间长。若1000条以上则明显快于直接用insert插入的。
今天有个朋友测试 SQLite，然后得出的结论是：SQLite 效率太低，批量插入1000条记录，居然耗时2分钟！
下面是他发给我的测试代码。我晕~~~~~~
usingSystem.Data;
usingSystem.Data.Common;
usingSystem.Data.SQLite;
//创建数据库文件
File.Delete("test1.db3");
SQLiteConnection.CreateFile("test1.db3");
DbProviderFactory factory=SQLiteFactory.Instance;
using(DbConnection conn=factory.CreateConnection())
{
//连接数据库
conn.ConnectionString="Data Source=test1.db3";
conn.Open();
//创建数据表
stringsql="create table [test1] ([id] INTEGER PRIMARY KEY,[s] TEXT COLLATE NOCASE)";
DbCommand cmd=conn.CreateCommand();
cmd.Connection=conn;
cmd.CommandText=sql;
cmd.ExecuteNonQuery();
//添加参数
cmd.Parameters.Add(cmd.CreateParameter());
//开始计时
Stopwatch watch=newStopwatch();
watch.Start();
//连续插入1000条记录
for(inti=0; i<1000; i++)
{
cmd.CommandText="insert into [test1] ([s]) values (?)";
cmd.Parameters[0].Value=i.ToString();
cmd.ExecuteNonQuery();
}
//停止计时
watch.Stop();
Console.WriteLine(watch.Elapsed);
}
哎~~~~一个常识性的错误，我加几行代码 (新增代码标记"// <-------------------")。
usingSystem.Data;
usingSystem.Data.Common;
usingSystem.Data.SQLite;
//创建数据库文件
File.Delete("test1.db3");
SQLiteConnection.CreateFile("test1.db3");
DbProviderFactory factory=SQLiteFactory.Instance;
using(DbConnection conn=factory.CreateConnection())
{
//连接数据库
conn.ConnectionString="Data Source=test1.db3";
conn.Open();
//创建数据表
stringsql="create table [test1] ([id] INTEGER PRIMARY KEY,[s] TEXT COLLATE NOCASE)";
DbCommand cmd=conn.CreateCommand();
cmd.Connection=conn;
cmd.CommandText=sql;
cmd.ExecuteNonQuery();
//添加参数
cmd.Parameters.Add(cmd.CreateParameter());
//开始计时
Stopwatch watch=newStopwatch();
watch.Start();
DbTransaction trans=conn.BeginTransaction();//<-------------------
try
{
//连续插入1000条记录
for(inti=0; i<1000; i++)
{
cmd.CommandText="insert into [test1] ([s]) values (?)";
cmd.Parameters[0].Value=i.ToString();
cmd.ExecuteNonQuery();
}
trans.Commit();//<-------------------
}
catch
{
trans.Rollback();//<-------------------
throw;//<-------------------
}
//停止计时
watch.Stop();
Console.WriteLine(watch.Elapsed);
}
执行一下，耗时0.2秒。这差距是不是太大了点？
为什么只是简单启用了一个事务会有这么大的差距呢？很简单，SQLite 缺省为每个操作启动一个事务，那么原代码1000次插入起码开启了1000个事务，"事务开启 + SQL 执行 + 事务关闭"自然耗费了大量的时间，这也是后面显示启动事务后为什么如此快的原因。其实这是数据库操作的基本常识，大家要紧记，不好的代码效率差的不是一点半点。
最近在做android项目的时候遇到一个问题，应用程序初始化时需要批量的向sqlite中插入大量数，导致应用启动过慢。
android使用的是sqlite数据库，sqlite是比较轻量级的数据库，在Google了之后发现，sqlite事务处理的问题，在sqlite插入数据的时候默认一条语句就是一个事务，有多少条数据就有多少次磁盘操作。我的应用初始5000条记录也就是要5000次读写磁盘操作。
解决方法：
添加事务处理，把5000条插入作为一个事务
dataBase.beginTransaction(); //手动设置开始事务
//数据插入操作循环
dataBase.setTransactionSuccessful(); //设置事务处理成功，不设置会自动回滚不提交
dataBase.endTransaction(); //处理完成
SQLite的数据库本质上来讲就是一个磁盘上的文件，所以一切的数据库操作其实都会转化为对文件的操作，而频繁的文件操作将会是一个很好时的过程，会极大地影响数据库存取的速度。
例如：向数据库中插入100万条数据，在默认的情况下如果仅仅是执行
sqlite3_exec(db,“insert into name values ‘lxkxf',‘24'; ”,&zErrMsg);
将会重复的打开关闭数据库文件100万次，所以速度当然会很慢。因此对于这种情况我们应该使用“事务”。
具体方法如下：在执行SQL语句之前和SQL语句执行完毕之后加上
rc=sqlite3_exec(db,"BEGIN;",&zErrMsg);
//执行SQL语句
rc=sqlite3_exec(db,"COMMIT;",&zErrMsg);
这样SQLite将把全部要执行的SQL语句先缓存在内存当中，然后等到COMMIT的时候一次性的写入数据库，这样数据库文件只被打开关闭了一次，效率自然大大的提高。有一组数据对比：
测试1:1000INSERTs
CREATE TABLE t1(a INTEGER,b INTEGER,c VARCHAR(100));
INSERT INTO t1 VALUES(1,13153,'thirteen thousand one hundred fifty three');
INSERT INTO t1 VALUES(2,75560,'seventy five thousand five hundred sixty');
...995lines omitted
INSERT INTO t1 VALUES(998,66289,'sixty six thousand two hundred eighty nine');
INSERT INTO t1 VALUES(999,24322,'twenty four thousand three hundred twenty two');
INSERT INTO t1 VALUES(1000,94142,'ninety four thousand one hundred forty two');
SQLite2.7.6:
13.061
SQLite2.7.6(nosync):
0.223
测试2: 使用事务25000INSERTs
BEGIN;
CREATE TABLE t2(a INTEGER,c VARCHAR(100));
INSERT INTO t2 VALUES(1,59672,'fifty nine thousand six hundred seventy two');
...24997lines omitted
INSERT INTO t2 VALUES(24999,89569,'eighty nine thousand five hundred sixty nine');
INSERT INTO t2 VALUES(25000,94666,'ninety four thousand six hundred sixty six');
COMMIT;
SQLite2.7.6:
0.914
SQLite2.7.6(nosync):
0.757
可见使用了事务之后却是极大的提高了数据库的效率。但是我们也要注意，使用事务也是有一定的开销的，所以对于数据量很小的操作可以不必使用，以免造成而外的消耗。 （编辑：李大同）
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