月考+通过Python使用Sqlite3的7个技巧

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我最近在做一个项目，这个项目大量地使用sqlite3来进行数据存储和处理。我最开始没有使用数据库，所有的数据都放置在内存中，查询操作就是遍历列表、对字典对象写if语句这样。但是毕竟内存就那么大，很快，我就需要写程序不断地把数据在内存和磁盘间搬来搬去，这个处理很枯燥，而且效率低下。

我决定试试sqlite3，用了它我们就可以处理更大的数据量了，而且查询操作的耗时会小很多。同时代码也可以进行精简，大量Python逻辑都可以用SQL来代替。

使用sqlite3的过程中我学到了很多知识和技巧，我愿意与大家一起来分享一下。

它们是：

• 使用批量操作（比如executemany）

• 大多数时候你不需要游标

• 游标可以遍历

• 使用上下文管理器

• 必要时使用pragmas指令

• 推迟创建索引

• 使用占位符进行Python插值

使用批量操作

如果你需要一次性向数据库插入很多行，你不应该使用execute方法，sqlite3提供了一种批量操作的办法：executemany。

相比于这样写：

下面这样写效率更高

事实上，execute底层也是使用了executemany方法，只不过execute每次只插入一行，而后者每次可以插入多行。

我做了一个很小的性能测试，向一张空表中插入100万行数据（数据库存在于内存中），得到的测试结果如下：

executemany：1.6s

execute：2.7s

你不需要游标

......大多数时候

刚开始学习使用的时候我就有一个地方一直很困惑，那就是游标管理。线上文档中的例子通常类似这样：

但是大多数情况下你根本不需要一个游标，你可以直接使用连接对象（其实在文档最后也提到了）。

像execute和executemany这些操作都可以直接在连接对象上执行。下面是一个小例子：

游标是可以遍历的

你经常可以看到示例代码中，作者在select语句的结果上使用fetchone或者fetchall操作。但是我发现，最自然的查看结果的方式是直接在游标上进行遍历：

使用这种方式，你可以在计算得到自己想要的结果后立即释放资源。当然，如果你预先知道自己需要多少记录的时候，你可以使用limit语句限制返回的行数。不过Python生成器真的很方便，它允许你在数据生成和数据消耗的逻辑之间进行解耦。

使用上下文管理器

异常是会不时发生的，即便你定义了一个事务，在事务运行过程中也可能会发生异常。为了避免你不得不手动地进行commit和rollback，你可以把连接对象作为一个上下文管理器。在下面的例子中，我们创建了一张表，然后插入了一些错误的数据，因为这些数据的主键上有重复的值。

使用Pragmas

......必要时再使用它

有一些pragmas指令让你能够改变你的程序中sqlite3的行为。比如，关闭synchronous选项可以提高性能

要注意的是这么做可能会有点危险。如果在事务运行中程序不幸崩溃了，数据库可能会进入一种不一致的状态，所以请谨慎使用这个功能。如果你想让插入大量数据的速度快一点，这么做也是一个选项。

推迟索引创建

如果你的数据表需要一些索引，而同时创建数据表时你又需要向表中插入大量数据。那么请先插入数据后再创建索引，这样做可以带来一定的性能提升。

使用占位符来做Python插值

你可能倾向于使用Python字符串操作来向SQL中插入值，不要那样做！那样很不安全，Sqlite3提供了一个更安全的办法：占位符。

同时，Python的%s替换值得语法，在executemany方法中根本无法使用，所以放弃字符串操作吧，它真的不合适。

结语

这些意见和技巧能不能为您带来实际的好处，取决于您的具体使用场景。在使用过程中您还是需要自己去判断和甄别。

英文原文：https://remusao.github.io/posts/2017-10-21-few-tips-sqlite-perf.html

译者：诗书塞外