golang SQLite3性能测试
SQLite是个小型的数据库,很简洁,即支持文件也支持内存,比较适合小型的独立项目,在没有网络的时候做一些复杂的关系数据存储和运算。
为了考察性能做10M(1000万)条记录的测试,测试机4CPU、8G内存,操作系统:Ubuntu 16
测试结果:
10M条写入时间:92秒
平均每条检索时间:0.0172毫秒
最大内存占用1.7G
使用的Driver
github.com/mattn/go-sqlite3
下面是测试的代码
//SQLite in memory,小心,不能只写:memory:,这样每一次连接都会申请内存
db, err := sql.Open("sqlite3", "file::memory:?mode=memory&cache=shared&loc=auto")
if err != nil {
fmt.Println("SQLite:", err)
}
defer db.Close()
fmt.Println("SQLite start")
//创建表//delete from BC;,SQLite字段类型比较少,bool型可以用INTEGER,字符串用TEXT
sqlStmt := `create table BC (b_code text not null primary key, c_code text not null, code_type INTEGER, is_new INTEGER);`
_, err = db.Exec(sqlStmt)
if err != nil {
fmt.Println("create table error->%q: %s\n", err, sqlStmt)
return
}
//创建索引,有索引和没索引性能差别巨大,根本就不是一个量级,有兴趣的可以去掉试试
_, err = db.Exec("CREATE INDEX inx_c_code ON BC(c_code);")
if err != nil {
fmt.Println("create index error->%q: %s\n", err, sqlStmt)
return
}
//写入10M条记录
start := time.Now().Unix()
tx, err := db.Begin()
if err != nil {
fmt.Println("%q", err)
}
stmt, err := tx.Prepare("insert into BC(b_code, c_code, code_type, is_new ) values(?,?,?,?)")
if err != nil {
fmt.Println("insert err %q", err)
}
defer stmt.Close()
var m int = 1000 * 1000
var total int = 10 * m
for i := 0; i < total; i++ {
_, err = stmt.Exec(fmt.Sprintf("B%024d", i), fmt.Sprintf("C%024d", i), 0, 1)
if err != nil {
fmt.Println("%q", err)
}
}
tx.Commit()
insertEnd := time.Now().Unix()
//随机检索10M次
var count int64 = 0 stmt, err = db.Prepare("select b_code, c_code, code_type, is_new from BC where c_code = ? ")
if err != nil {
fmt.Println("select err %q", err)
}
defer stmt.Close()
bc := new(BCCode)
for i := 0; i < total; i++ { err = stmt.QueryRow(fmt.Sprintf("C%024d", i)).Scan(&bc.B_Code, &bc.C_Code, &bc.CodeType, &bc.IsNew)
if err != nil {
fmt.Println("query err %q", err)
}
//屏幕输出会花掉好多时间啊,计算耗时的时候还是关掉比较好
//fmt.Println("BCode=", bc.B_Code, "\tCCode=", bc.C_Code, "\tCodeType=", bc.CodeType, "\tIsNew=", bc.IsNew)
count++
}
readEnd := time.Now().Unix()
fmt.Println("insert span=", (insertEnd - start),
"read span=", (readEnd - insertEnd),
"avg read=", float64(readEnd-insertEnd)*1000/float64(count))
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