SQLite 性能基准 - 为什么 memory 这么慢...只有磁盘速度的 1.5 倍

作者:编程家 分类: database 时间:2025-08-28

### 为什么 :memory: 在SQLite性能基准中相对较慢?

SQLite 是一种轻量级的关系型数据库,被广泛应用于嵌入式设备和移动应用程序中。然而,在进行性能基准测试时,人们常常惊讶地发现,使用 SQLite 中的 ":memory:" 数据库并不总是比磁盘上的数据库快。实际上,有时它甚至比磁盘数据库慢。这一现象让人困惑,引发了对SQLite内部工作方式的深入探究。

#### 解释:memory:性能相对较慢的原因

一般而言,":memory:" 数据库在理论上应该比基于磁盘的数据库更快,因为它完全位于内存中,避免了磁盘 I/O 操作。然而,SQLite 在执行某些操作时会出现性能下降的情况。其中一个原因是当数据库大小增大时,":memory:" 数据库需要更多的内存空间来存储数据,导致内存分配和管理方面的额外开销。相比之下,基于磁盘的数据库可以利用操作系统的虚拟内存机制,将数据分页存储,减少内存占用。

#### 案例代码演示

让我们通过一些简单的 Python 代码来演示这个现象:

python

import sqlite3

import time

def create_in_memory_db():

conn = sqlite3.connect(':memory:')

cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''CREATE TABLE test (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')

for i in range(10000):

cursor.execute('''INSERT INTO test (name) VALUES (?)''', (f'Test {i}',))

conn.commit()

return conn

def create_disk_db():

conn = sqlite3.connect('disk_db.sqlite')

cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''CREATE TABLE test (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)''')

for i in range(10000):

cursor.execute('''INSERT INTO test (name) VALUES (?)''', (f'Test {i}',))

conn.commit()

return conn

def run_queries(conn):

cursor = conn.cursor()

start_time = time.time()

cursor.execute('''SELECT COUNT(*) FROM test''')

end_time = time.time()

print(f"Query execution time: {end_time - start_time} seconds")

# 在内存中创建数据库并运行查询

in_memory_conn = create_in_memory_db()

print("In-memory database performance:")

run_queries(in_memory_conn)

# 在磁盘上创建数据库并运行查询

disk_conn = create_disk_db()

print("Disk-based database performance:")

run_queries(disk_conn)

上述代码创建了一个在内存中和一个在磁盘上的 SQLite 数据库,然后运行了一个简单的查询以比较它们的性能。你会发现,尽管":memory:"数据库理论上应该更快,但在某些情况下它可能表现出比基于磁盘的数据库更慢的性能。

这种现象并非绝对,取决于实际的使用情况和操作。在某些场景下,":memory:" 数据库仍然可以展现出比磁盘数据库更高效的性能。对于特定的应用程序,选择合适的数据库存储方式是至关重要的。

在考虑 SQLite 数据库时,了解其内部工作原理以及不同存储方式的优劣势,对于优化性能和提高应用程序效率至关重要。