Mejore el rendimiento de INSERT por segundo de SQLite

Optimizar SQLite es complicado. El rendimiento de las inserciones a granel de una aplicación C puede variar desde 85 inserciones por segundo hasta más de 96,000 inserciones por segundo.

Antecedentes: Estamos usando SQLite como parte de una aplicación de escritorio. Tenemos grandes cantidades de datos de configuración almacenados en archivos XML que se analizan y cargan en una base de datos SQLite para su posterior procesamiento cuando se inicializa la aplicación. SQLite es ideal para esta situación porque es rápido, no requiere una configuración especializada y la base de datos se almacena en el disco como un solo archivo.

Justificación: Al principio me decepcionó la actuación que estaba viendo. Resulta que el rendimiento de SQLite puede variar significativamente (tanto para inserciones masivas como para selecciones) dependiendo de cómo esté configurada la base de datos y cómo esté utilizando la API. No fue un asunto trivial averiguar cuáles eran todas las opciones y técnicas, así que pensé que sería prudente crear esta entrada de la wiki de la comunidad para compartir los resultados con los lectores de Stack Overflow con el fin de ahorrarles a otros el problema de las mismas investigaciones.

El experimento: En lugar de simplemente hablar sobre consejos de rendimiento en el sentido general (p. Ej. "¡Utilice una transacción!"), Pensé que era mejor escribir código C y realmente medir el impacto de varias opciones. Comenzaremos con algunos datos simples:

• Un archivo de texto delimitado por TAB de 28 MB (aproximadamente 865,000 registros) horario completo de tránsito para la ciudad de Toronto
• Mi máquina de prueba es una P3.60 de 4 GHz con Windows XP.
• El código está compilado con Visual C + + 2005 como "Lanzamiento" con "Optimización completa" (/ Ox) y Favorecer el código rápido (/ Ot).
• Estoy usando SQLite "Amalgamation", compilado directamente en mi aplicación de prueba. La versión de SQLite que tengo es un poco más antigua (3.6.7), pero sospecho que estos resultados serán comparables a la última versión (deje un comentario si piensa lo contrario).

¡Escribamos un código!

El Código: Un programa C simple que lee el archivo de texto línea por línea, divide la cadena en valores y luego inserta los datos en una base de datos SQLite. En esta versión "básica" del código, se crea la base de datos, pero en realidad no insertaremos datos:

/*************************************************************
    Baseline code to experiment with SQLite performance.

    Input data is a 28 MB TAB-delimited text file of the
    complete Toronto Transit System schedule/route info
    from http://www.toronto.ca/open/datasets/ttc-routes/

**************************************************************/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <string.h>
#include "sqlite3.h"

#define INPUTDATA "C:\\TTC_schedule_scheduleitem_10-27-2009.txt"
#define DATABASE "c:\\TTC_schedule_scheduleitem_10-27-2009.sqlite"
#define TABLE "CREATE TABLE IF NOT EXISTS TTC (id INTEGER PRIMARY KEY, Route_ID TEXT, Branch_Code TEXT, Version INTEGER, Stop INTEGER, Vehicle_Index INTEGER, Day Integer, Time TEXT)"
#define BUFFER_SIZE 256

int main(int argc, char **argv) {

    sqlite3 * db;
    sqlite3_stmt * stmt;
    char * sErrMsg = 0;
    char * tail = 0;
    int nRetCode;
    int n = 0;

    clock_t cStartClock;

    FILE * pFile;
    char sInputBuf [BUFFER_SIZE] = "\0";

    char * sRT = 0;  /* Route */
    char * sBR = 0;  /* Branch */
    char * sVR = 0;  /* Version */
    char * sST = 0;  /* Stop Number */
    char * sVI = 0;  /* Vehicle */
    char * sDT = 0;  /* Date */
    char * sTM = 0;  /* Time */

    char sSQL [BUFFER_SIZE] = "\0";

    /*********************************************/
    /* Open the Database and create the Schema */
    sqlite3_open(DATABASE, &db);
    sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);

    /*********************************************/
    /* Open input file and import into Database*/
    cStartClock = clock();

    pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
    while (!feof(pFile)) {

        fgets (sInputBuf, BUFFER_SIZE, pFile);

        sRT = strtok (sInputBuf, "\t");     /* Get Route */
        sBR = strtok (NULL, "\t");            /* Get Branch */
        sVR = strtok (NULL, "\t");            /* Get Version */
        sST = strtok (NULL, "\t");            /* Get Stop Number */
        sVI = strtok (NULL, "\t");            /* Get Vehicle */
        sDT = strtok (NULL, "\t");            /* Get Date */
        sTM = strtok (NULL, "\t");            /* Get Time */

        /* ACTUAL INSERT WILL GO HERE */

        n++;
    }
    fclose (pFile);

    printf("Imported %d records in %4.2f seconds\n", n, (clock() - cStartClock) / (double)CLOCKS_PER_SEC);

    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

El control"

Ejecutar el código tal como está en realidad no realiza ninguna operación de base de datos, pero nos dará una idea de qué tan rápido son las operaciones de procesamiento de cadenas y E / S del archivo C sin formato.

Se importaron 864913 registros en 0.94 segundos

¡Estupendo! Podemos hacer 920,000 inserciones por segundo, siempre que en realidad no hagamos inserciones :-)

El "peor escenario"

Vamos a generar la cadena SQL usando los valores leídos del archivo e invocaremos esa operación SQL usando sqlite3_exec:

sprintf(sSQL, "INSERT INTO TTC VALUES (NULL, '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s', '%s')", sRT, sBR, sVR, sST, sVI, sDT, sTM);
sqlite3_exec(db, sSQL, NULL, NULL, &sErrMsg);

Esto será lento porque el SQL se compilará en el código VDBE para cada inserción y cada inserción ocurrirá en su propia transacción. Que lento

Se importaron 864913 registros en 9933.61 segundos

¡Ay! ¡2 horas y 45 minutos! Eso es solo 85 inserciones por segundo.

Usando una transacción

De forma predeterminada, SQLite evaluará cada declaración INSERT / UPDATE dentro de una transacción única. Si realiza una gran cantidad de inserciones, es recomendable envolver su operación en una transacción:

sqlite3_exec(db, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
while (!feof(pFile)) {

    ...

}
fclose (pFile);

sqlite3_exec(db, "END TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

Se importaron 864913 registros en 38.03 segundos

Eso es mejor. Simplemente envolver todos nuestros insertos en una sola transacción mejoró nuestro rendimiento para 23,000 inserciones por segundo.

Uso de un estado de cuenta preparado

Usar una transacción fue una gran mejora, pero volver a compilar la declaración SQL para cada inserción no tiene sentido si usamos el mismo SQL una y otra vez. Usemos sqlite3_prepare_v2 para compilar nuestra declaración SQL una vez y luego vincular nuestros parámetros a esa declaración usando sqlite3_bind_text:

/* Open input file and import into the database */
cStartClock = clock();

sprintf(sSQL, "INSERT INTO TTC VALUES (NULL, @RT, @BR, @VR, @ST, @VI, @DT, @TM)");
sqlite3_prepare_v2(db,  sSQL, BUFFER_SIZE, &stmt, &tail);

sqlite3_exec(db, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
while (!feof(pFile)) {

    fgets (sInputBuf, BUFFER_SIZE, pFile);

    sRT = strtok (sInputBuf, "\t");   /* Get Route */
    sBR = strtok (NULL, "\t");        /* Get Branch */
    sVR = strtok (NULL, "\t");        /* Get Version */
    sST = strtok (NULL, "\t");        /* Get Stop Number */
    sVI = strtok (NULL, "\t");        /* Get Vehicle */
    sDT = strtok (NULL, "\t");        /* Get Date */
    sTM = strtok (NULL, "\t");        /* Get Time */

    sqlite3_bind_text(stmt, 1, sRT, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 2, sBR, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 3, sVR, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 4, sST, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 5, sVI, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 6, sDT, -1, SQLITE_TRANSIENT);
    sqlite3_bind_text(stmt, 7, sTM, -1, SQLITE_TRANSIENT);

    sqlite3_step(stmt);

    sqlite3_clear_bindings(stmt);
    sqlite3_reset(stmt);

    n++;
}
fclose (pFile);

sqlite3_exec(db, "END TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);

printf("Imported %d records in %4.2f seconds\n", n, (clock() - cStartClock) / (double)CLOCKS_PER_SEC);

sqlite3_finalize(stmt);
sqlite3_close(db);

return 0;

Se importaron 864913 registros en 16.27 segundos

¡Lindo! Hay un poco más de código (no olvides llamar sqlite3_clear_bindings y sqlite3_reset), pero hemos más que duplicado nuestro rendimiento para 53,000 inserciones por segundo.

PRAGMA sincrónico = APAGADO

De forma predeterminada, SQLite se detendrá después de emitir un comando de escritura a nivel del sistema operativo. Esto garantiza que los datos se escriban en el disco. Configurando synchronous = OFF, le estamos indicando a SQLite que simplemente entregue los datos al sistema operativo para su escritura y luego continúe. Existe la posibilidad de que el archivo de la base de datos se corrompa si la computadora sufre una falla catastrófica (o falla de energía) antes de que los datos se escriban en el plato:

/* Open the database and create the schema */
sqlite3_open(DATABASE, &db);
sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA synchronous = OFF", NULL, NULL, &sErrMsg);

Se importaron 864913 registros en 12.41 segundos

Las mejoras ahora son más pequeñas, pero estamos a la altura 69,600 inserciones por segundo.

PRAGMA journal_mode = MEMORIA

Considere almacenar el diario de reversión en la memoria evaluando PRAGMA journal_mode = MEMORY. Su transacción será más rápida, pero si pierde energía o su programa falla durante una transacción, su base de datos podría quedar en un estado corrupto con una transacción parcialmente completada:

/* Open the database and create the schema */
sqlite3_open(DATABASE, &db);
sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA journal_mode = MEMORY", NULL, NULL, &sErrMsg);

Se importaron 864913 registros en 13.50 segundos

Un poco más lento que la optimización anterior en 64,000 inserciones por segundo.

PRAGMA sincrónico = APAGADO y PRAGMA journal_mode = MEMORIA

Combinemos las dos optimizaciones anteriores. Es un poco más arriesgado (en caso de una falla), pero solo estamos importando datos (no administrando un banco):

/* Open the database and create the schema */
sqlite3_open(DATABASE, &db);
sqlite3_exec(db, TABLE, NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA synchronous = OFF", NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "PRAGMA journal_mode = MEMORY", NULL, NULL, &sErrMsg);

Se importaron 864913 registros en 12.00 segundos

¡Fantástico! Somos capaces de hacer 72,000 inserciones por segundo.

Usar una base de datos en memoria

Por diversión, aprovechemos todas las optimizaciones anteriores y redefinamos el nombre del archivo de la base de datos para que estemos trabajando completamente en RAM:

#define DATABASE ":memory:"

Se importaron 864913 registros en 10.94 segundos

No es muy práctico almacenar nuestra base de datos en RAM, pero es impresionante que podamos realizar 79,000 inserciones por segundo.

Refactorización del código C

Aunque no es específicamente una mejora de SQLite, no me gusta el extra char* operaciones de asignación en el while círculo. Refactoricemos rápidamente ese código para pasar la salida de strtok() directamente en sqlite3_bind_text()y dejemos que el compilador intente acelerar las cosas para nosotros:

pFile = fopen (INPUTDATA,"r");
while (!feof(pFile)) {

    fgets (sInputBuf, BUFFER_SIZE, pFile);

    sqlite3_bind_text(stmt, 1, strtok (sInputBuf, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT); /* Get Route */
    sqlite3_bind_text(stmt, 2, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Branch */
    sqlite3_bind_text(stmt, 3, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Version */
    sqlite3_bind_text(stmt, 4, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Stop Number */
    sqlite3_bind_text(stmt, 5, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Vehicle */
    sqlite3_bind_text(stmt, 6, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Date */
    sqlite3_bind_text(stmt, 7, strtok (NULL, "\t"), -1, SQLITE_TRANSIENT);    /* Get Time */

    sqlite3_step(stmt);        /* Execute the SQL Statement */
    sqlite3_clear_bindings(stmt);    /* Clear bindings */
    sqlite3_reset(stmt);        /* Reset VDBE */

    n++;
}
fclose (pFile);

Nota: volvemos a utilizar un archivo de base de datos real. Las bases de datos en memoria son rápidas, pero no necesariamente prácticas

Se importaron 864913 registros en 8.94 segundos

Una ligera refactorización del código de procesamiento de cadenas utilizado en nuestro enlace de parámetros nos ha permitido realizar 96,700 inserciones por segundo. Creo que es seguro decir que esto es bastante rápido. A medida que comencemos a modificar otras variables (es decir, tamaño de página, creación de índices, etc.), este será nuestro punto de referencia.

Resumen (hasta ahora)

¡Espero que sigas conmigo! La razón por la que comenzamos por este camino es que el rendimiento de la inserción masiva varía enormemente con SQLite, y no siempre es obvio qué cambios deben realizarse para acelerar nuestra operación. Usando el mismo compilador (y opciones de compilador), la misma versión de SQLite y los mismos datos, hemos optimizado nuestro código y nuestro uso de SQLite para llevar desde el peor de los casos de 85 inserciones por segundo a más de 96,000 inserciones por segundo.

CREAR ÍNDICE y luego INSERTAR vs. INSERTAR luego CREAR ÍNDICE

Antes de empezar a medir SELECT rendimiento, sabemos que crearemos índices. Se ha sugerido en una de las respuestas a continuación que al hacer inserciones masivas, es más rápido crear el índice después de que se hayan insertado los datos (en lugar de crear el índice primero y luego insertar los datos). Intentemos:

Crear índice y luego insertar datos

sqlite3_exec(db, "CREATE  INDEX 'TTC_Stop_Index' ON 'TTC' ('Stop')", NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "BEGIN TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);
...

Se importaron 864913 registros en 18.13 segundos

Insertar datos y luego crear índice

...
sqlite3_exec(db, "END TRANSACTION", NULL, NULL, &sErrMsg);
sqlite3_exec(db, "CREATE  INDEX 'TTC_Stop_Index' ON 'TTC' ('Stop')", NULL, NULL, &sErrMsg);

Se importaron 864913 registros en 13.66 segundos

Como era de esperar, las inserciones masivas son más lentas si una columna está indexada, pero hace una diferencia si el índice se crea después de insertar los datos. Nuestra línea de base sin índice es de 96,000 inserciones por segundo. Crear el índice primero y luego insertar datos nos da 47,700 inserciones por segundo, mientras que insertar los datos primero y luego crear el índice nos da 63,300 inserciones por segundo.

Con mucho gusto tomaría sugerencias para probar otros escenarios ... Y pronto estaré compilando datos similares para consultas SELECT.