22 KiB
14 | 存储优化（下）：数据库SQLite的使用和优化
我们先来复习一下前面讲到的存储方法的使用场景：少量的Key Value数据可以直接使用SharedPreferences，稍微复杂一些的数据类型也可以通过序列化成JSON或者Protocol Buffers保存，并且在开发中获取或者修改数据也很简单。
不过这几种方法可以覆盖所有的存储场景吗？数据量在几百上千条这个量级时它们的性能还可以接受，但如果是几万条的微信聊天记录呢？而且如何实现快速地对某几个联系人的数据做增删改查呢？
对于大数据的存储场景，我们需要考虑稳定性、性能和可扩展性，这个时候就要轮到今天的“主角”数据库登场了。讲存储优化一定绕不开数据库，而数据库这个主题又非常大，我也知道不少同学学数据库的过程是从入门到放弃。那么考虑到我们大多是从事移动开发的工作，今天我就来讲讲移动端数据库SQLite的使用和优化。
SQLite的那些事儿
虽然市面上有很多的数据库，但受限于库体积和存储空间，适合移动端使用的还真不多。当然使用最广泛的还是我们今天的主角SQLite，但同样还是有一些其他不错的选择，例如创业团队的Realm、Google的LevelDB等。
在国内那么多的移动团队中，微信对SQLite的研究可以算是最深入的。这其实是业务诉求导向的，用户聊天记录只会在本地保存，一旦出现数据损坏或者丢失，对用户来说都是不可挽回的。另一方面，微信有很大一批的重度用户，他们有几千个联系人、几千个群聊天，曾经做过一个统计，有几百万用户的数据库竟然大于1GB。对于这批用户，如何保证他们可以正常地使用微信是一个非常大的挑战。
所以当时微信专门开展了一个重度用户优化的专项。一开始的时候我们集中在SQLite使用上的优化，例如表结构、索引等。但很快就发现由于系统版本的不同，SQLite的实现也有所差异，经常会出现一些兼容性问题，并且也考虑到加密的诉求，我们决定单独引入自己的SQLite版本。
“源码在手，天下我有”，从此开启了一条研究数据库的“不归路”。那时我们投入了几个人专门去深入研究SQLite的源码，从SQLite的PRAGMA编译选项、Cursor实现优化，到SQLite源码的优化，最后打造出从实验室到线上的整个监控体系。
在2017年，我们开源了内部使用的SQLite数据库WCDB。这里多说两句，看一个开源项目是否靠谱，就看这个项目对产品本身有多重要。微信开源坚持内部与外部使用同一个版本，虽然我现在已经离开了微信团队，但还是欢迎有需要的同学使用WCDB。
在开始学习前我要提醒你，SQLite的优化同样也很难通过一两篇文章就把每个细节都讲清楚。今天的内容我选择了一些比较重要的知识点，并且为你准备了大量的参考资料，遇到陌生或者不懂的地方需要结合参考资料反复学习。
1. ORM
坦白说可能很多BAT的高级开发工程师都不完全了解SQLite的内部机制，也不能正确地写出高效的SQL语句。大部分应用为了提高开发效率，会引入ORM框架。ORM（Object Relational Mapping）也就是对象关系映射，用面向对象的概念把数据库中表和对象关联起来，可以让我们不用关心数据库底层的实现。
Android中最常用的ORM框架有开源greenDAO和Google官方的Room，那使用ORM框架会带来什么问题呢？
使用ORM框架真的非常简单，但是简易性是需要牺牲部分执行效率为代价的，具体的损耗跟ORM框架写得好不好很有关系。但可能更大的问题是让很多的开发者的思维固化，最后可能连简单的SQL语句都不会写了。
那我们的应用是否应该引入ORM框架呢？可能程序员天生追求偷懒，为了提高开发效率，应用的确应该引入ORM框架。但是这不能是我们可以不去学习数据库基础知识的理由，只有理解底层的一些机制，我们才能更加得心应手地解决疑难的问题。
考虑到可以更好的与Android Jetpack的组件互动，WCDB选择Room作为ORM框架。
2. 进程与线程并发
如果我们在项目中有使用SQLite，那么下面这个SQLiteDatabaseLockedException就是经常会出现的一个问题。
android.database.sqlite.SQLiteDatabaseLockedException: database is locked
at android.database.sqlite.SQLiteDatabase.dbopen
at android.database.sqlite.SQLiteDatabase.openDatabase
at android.database.sqlite.SQLiteDatabase.openDatabase
SQLiteDatabaseLockedException归根到底是因为并发导致，而SQLite的并发有两个维度，一个是多进程并发，一个是多线程并发。下面我们分别来讲一下它们的关键点。
多进程并发
SQLite默认是支持多进程并发操作的，它通过文件锁来控制多进程的并发。SQLite锁的粒度并没有非常细，它针对的是整个DB文件，内部有5个状态，具体你可以参考下面的文章。
-
官方文档：SQLite locking
-
SQLite源码分析：SQLite锁机制简介
简单来说，多进程可以同时获取SHARED锁来读取数据，但是只有一个进程可以获取EXCLUSIVE锁来写数据库。对于iOS来说可能没有多进程访问数据库的场景，可以把locking_mode的默认值改为EXCLUSIVE。
PRAGMA locking_mode = EXCLUSIVE
在EXCLUSIVE模式下，数据库连接在断开前都不会释放SQLite文件的锁，从而避免不必要的冲突，提高数据库访问的速度。
多线程并发
相比多进程，多线程的数据库访问可能会更加常见。SQLite支持多线程并发模式，需要开启下面的配置，当然系统SQLite会默认开启多线程Multi-thread模式。
PRAGMA SQLITE_THREADSAFE = 2
跟多进程的锁机制一样，为了实现简单，SQLite锁的粒度都是数据库文件级别，并没有实现表级甚至行级的锁。还有需要说明的是，同一个句柄同一时间只有一个线程在操作，这个时候我们需要打开连接池Connection Pool。
如果使用WCDB在初始化的时候可以指定连接池的大小，在微信中我们设置的大小是4。
public static SQLiteDatabase openDatabase (String path,
SQLiteDatabase.CursorFactory factory,
int flags,
DatabaseErrorHandler errorHandler,
int poolSize)
跟多进程类似，多线程可以同时读取数据库数据，但是写数据库依然是互斥的。SQLite提供了Busy Retry的方案，即发生阻塞时会触发Busy Handler，此时可以让线程休眠一段时间后，重新尝试操作，你可以参考《微信iOS SQLite源码优化实践》这篇文章。
为了进一步提高并发性能，我们还可以打开WAL（Write-Ahead Logging）模式。WAL模式会将修改的数据单独写到一个WAL文件中，同时也会引入了WAL日志文件锁。通过WAL模式读和写可以完全地并发执行，不会互相阻塞。
PRAGMA schema.journal_mode = WAL
但是需要注意的是，写之间是仍然不能并发。如果出现多个写并发的情况，依然有可能会出现SQLiteDatabaseLockedException。这个时候我们可以让应用中捕获这个异常，然后等待一段时间再重试。
} catch (SQLiteDatabaseLockedException e) {
if (sqliteLockedExceptionTimes < (tryTimes - 1)) {
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e1) {
}
}
sqliteLockedExceptionTimes++；
}
总的来说通过连接池与WAL模式，我们可以很大程度上增加SQLite的读写并发，大大减少由于并发导致的等待耗时，建议大家在应用中可以尝试开启。
3. 查询优化
说到数据库的查询优化，你第一个想到的肯定是建索引，那我就先来讲讲SQLite的索引优化。
索引优化
正确使用索引在大部分的场景可以大大降低查询速度，微信的数据库优化也是通过索引开始。下面是索引使用非常简单的一个例子，我们先从索引表找到数据对应的rowid，然后再从原数据表直接通过rowid查询结果。
关于SQLite索引的原理网上有很多文章，在这里我推荐一些参考资料给你：
这里的关键在于如何正确的建立索引，很多时候我们以为已经建立了索引，但事实上并没有真正生效。例如使用了BETWEEN、LIKE、OR这些操作符、使用表达式或者case when等。更详细的规则可参考官方文档The SQLite Query Optimizer Overview，下面是一个通过优化转换达到使用索引目的的例子。
BETWEEN：myfiedl索引无法生效
SELECT * FROM mytable WHERE myfield BETWEEN 10 and 20;
转换成：myfiedl索引可以生效
SELECT * FROM mytable WHERE myfield >= 10 AND myfield <= 20;
建立索引是有代价的，需要一直维护索引表的更新。比如对于一个很小的表来说就没必要建索引；如果一个表经常是执行插入更新操作，那么也需要节制的建立索引。总的来说有几个原则：
-
建立正确的索引。这里不仅需要确保索引在查询中真正生效，我们还希望可以选择最高效的索引。如果一个表建立太多的索引，那么在查询的时候SQLite可能不会选择最好的来执行。
-
单列索引、多列索引与复合索引的选择。索引要综合数据表中不同的查询与排序语句一起考虑，如果查询结果集过大，还是希望可以通过复合索引直接在索引表返回查询结果。
-
索引字段的选择。整型类型索引效率会远高于字符串索引，而对于主键SQLite会默认帮我们建立索引，所以主键尽量不要用复杂字段。
总的来说索引优化是SQLite优化中最简单同时也是最有效的，但是它并不是简单的建一个索引就可以了，有的时候我们需要进一步调整查询语句甚至是表的结构，这样才能达到最好的效果。
页大小与缓存大小
在I/O文件系统中，我讲过数据库就像一个小文件系统一样，事实上它内部也有页和缓存的概念。
对于SQLite的DB文件来说，页（page）是最小的存储单位，如下图所示每个表对应的数据在整个DB文件中都是通过一个一个的页存储，属于同一个表不同的页以B树（B-tree）的方式组织索引，每一个表都是一棵B树。
跟文件系统的页缓存（Page Cache）一样，SQLite会将读过的页缓存起来，用来加快下一次读取速度。页大小默认是1024Byte，缓存大小默认是1000页。更多的编译参数你可以查看官方文档PRAGMA Statements。
PRAGMA page_size = 1024
PRAGMA cache_size = 1000
每个页永远只存放一个表或者一组索引的数据，即不可能同一个页存放多个表或索引的数据，表在整个DB文件的第一个页就是这棵B树的根页。继续以上图为例，如果想查询rowID为N+2的数据，我们首先要从sqlite_master查找出table的root page的位置，然后读取root page、page4这两个页，所以一共会需要3次I/O。
从上表可以看到，增大page size并不能不断地提升性能，在拐点以后可能还会有副作用。我们可以通过PRAGMA改变默认page size的大小，也可以再创建DB文件的时候进行设置。但是需要注意如果存在老的数据，需要调用vacuum对数据表对应的节点重新计算分配大小。
在微信的内部测试中，如果使用4KB的page size性能提升可以在5%～10%。但是考虑到历史数据的迁移成本，最终还是使用1024Byte。所以这里建议大家在新建数据库的时候，就提前选择4KB作为默认的page size以获得更好的性能。
其他优化
关于SQLite的使用优化还有很多很多，下面我简单提几个点。
-
慎用“
select*”，需要使用多少列，就选取多少列。 -
正确地使用事务。
-
预编译与参数绑定，缓存被编译后的SQL语句。
-
对于blob或超大的Text列，可能会超出一个页的大小，导致出现超大页。建议将这些列单独拆表，或者放到表字段的后面。
-
定期整理或者清理无用或可删除的数据，例如朋友圈数据库会删除比较久远的数据，如果用户访问到这部分数据，重新从网络拉取即可。
在日常的开发中，我们都应该对这些知识有所了解，再来复习一下上面学到的SQLite优化方法。通过引进ORM，可以大大的提升我们的开发效率。通过WAL模式和连接池，可以提高SQLite的并发性能。通过正确的建立索引，可以提升SQLite的查询速度。通过调整默认的页大小和缓存大小，可以提升SQLite的整体性能。
SQLite的其他特性
除了SQLite的优化经验，我在微信的工作中还积累了很多使用的经验，下面我挑选了几个比较重要的经验把它分享给你。
1. 损坏与恢复
微信中SQLite的损耗率在1/20000～1/10000左右，虽然看起来很低，不过意考虑到微信的体量，这个问题还是不容忽视的。特别是如果某些大佬的聊天记录丢失，我们团队都会承受超大的压力。
创新是为了解决焦虑，技术都是逼出来的。对于SQLite损坏与恢复的研究，可以说是微信投入比较大的一块。关于SQLite数据库的损耗与修复，以及微信在这里的优化成果，你可以参考下面这些资料。
2. 加密与安全
数据库的安全主要有两个方面，一个是防注入，一个是加密。防注入可以通过静态安全扫描的方式，而加密一般会使用SQLCipher支持。
SQLite的加解密都是以页为单位，默认会使用AES算法加密，加/解密的耗时跟选用的密钥长度有关。下面是WCDB Android Benchmark的数据，详细的信息请查看链接里的说明，从结论来说对Create来说影响会高达到10倍。
关于WCDB加解密的使用，你可以参考《微信移动数据库组件WCDB（四） — Android 特性篇》。
3. 全文搜索
微信的全文搜索也是一个技术导向的项目，最开始的时候性能并不是很理想，经常会被人“批斗”。经过几个版本的优化迭代，目前看效果还是非常不错的。
关于全文搜索，你可以参考这些资料：
关于SQLite的这些特性，我们需要根据自己的项目情况综合考虑。假如某个数据库存储的数据并不重要，这个时候万分之一的数据损坏率我们并不会关心。同样是否需要使用数据库加密，也要根据存储的数据是不是敏感内容。
SQLite的监控
首先我想说，正确使用索引，正确使用事务。对于大型项目来说，参与的开发人员可能有几十几百人，开发人员水平参差不齐，很难保证每个人都可以正确而高效地使用SQLite，所以这次时候需要建立完善的监控体系。
1. 本地测试
作为一名靠谱的开发工程师，我们每写一个SQL语句，都应该先在本地测试。我们可以通过 EXPLAIN QUERY PLAN测试SQL语句的查询计划，是全表扫描还是使用了索引，以及具体使用了哪个索引等。
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM t1 WHERE a=1 AND b>2;
QUERY PLAN
|--SEARCH TABLE t1 USING INDEX i2 (a=? AND b>?)
关于SQLite命令行与EXPLAIN QUERY PLAN的使用，可以参考Command Line Shell For SQLite以及EXPLAIN QUERY PLAN。
2. 耗时监控
本地测试过于依赖开发人员的自觉性，所以很多时候我们依然需要建立线上大数据的监控。因为微信集成了自己的SQLite源码，所以可以非常方便地增加自己想要的监控模块。
WCDB增加了SQLiteTrace的监控模块，有以下三个接口：
我们可以通过这些接口监控数据库busy、损耗以及执行耗时。针对耗时比较长的SQL语句，需要进一步检查是SQL语句写得不好，还是需要建立索引。
3. 智能监控
对于查询结果的监控只是我们监控演进的第二阶段，在这个阶段我们依然需要人工介入分析，而且需要比较有经验的人员负责。
我们希望SQL语句的分析可以做到智能化，是完全不需要门槛的。微信开源的Matrix里面就有一个智能化分析SQLite语句的工具：Matrix SQLiteLint – SQLite 使用质量检测。它根据分析SQL语句的语法树，结合我们日常数据库使用的经验，抽象出索引使用不当、select*等六大问题。
可能有同学会感叹为什么微信的人可以想到这样的方式，事实上这个思路在MySQL中是非常常见的做法。美团也开源了它们内部的SQL优化工具SQLAdvisor，你可以参考这些资料：
总结
数据库存储是一个开发人员的基本功，清楚SQLite的底层机制对我们的工作会有很大的指导意义。
掌握了SQLite数据库并发的机制，在某些时候我们可以更好地决策应该拆数据表还是拆数据库。新建一个数据库好处是可以隔离其他库并发或者损坏的情况，而坏处是数据库初始化耗时以及更多内存的占用。一般来说，单独的业务都会使用独立数据库，例如专门的下载数据库、朋友圈数据库、聊天数据库。但是数据库也不宜太多，我们可以有一个公共数据库，用来存放一些相对不是太大的数据。
在了解SQLite数据库损坏的原理和概率以后，我们可以根据数据的重要程度决定是否要引入恢复机制。我还讲了如何实现数据库加密以及对性能的影响，我们可以根据数据的敏感程度决定是否要引入加密。
最后我再强调一下，SQLite优化真的是一个很大的话题，在课后你还需要结合参考资料再进一步反复学习，才能把今天的内容理解透彻。
课后作业
在你的应用中是否使用数据库存储呢，使用了哪种数据库？是否使用ORM？在使用数据库过程中你有哪些疑问或者经验呢？欢迎留言跟我和其他同学一起讨论。
如果你的应用也在使用SQLite存储，今天的课后练习是尝试接入WCDB，对比测试系统默认SQLite的性能。尝试接入Matrix SQLiteLint，查看是否存在不合理的SQLite使用。
除了今天文章中的参考资料，我还给希望进阶的同学准备了下面的资料，欢迎有兴趣的同学继续深入学习。
-
图书《SQLite权威指南（第2版）》
欢迎你点击“请朋友读”，把今天的内容分享给好友，邀请他一起学习。最后别忘了在评论区提交今天的作业，我也为认真完成作业的同学准备了丰厚的“学习加油礼包”，期待与你一起切磋进步哦。