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SQLite的入门级项目学习记录（四）

news 来源：原创 2025/5/15 6:14:27

性能评估和测试

规划项目

1、框架选择：前端交互和线程控制用pyside，SQLite作为数据库支持。

2、预估数据量：每秒10个数据，每个月约26000000（26M）条。

3、压力测试：首先用python脚本创建一个数据库，数据库中只有一个表，表中只有一列，共有26M条数据，每个数据的内容是当前系统时间的字符串，str(datetime.now())，这样可以大致模拟一个月的数据量。然后，用脚本操作数据库，增加新的数据条目，测试如果每个月生成数据库文件，是否能满足系统的速度要求（每秒10个数据）。
运行以下的脚本创建数据库文件：

import sqlite3
from datetime import datetime


def store_data(conn, cursor, data):
    try:
        cursor.execute('BEGIN TRANSACTION')
        cursor.executemany('INSERT INTO measurements (data) VALUES (?)', data)
        conn.commit()
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")


# 创建数据库连接和游标
db_file = 'createDatas.db'
conn = sqlite3.connect(db_file)
cursor = conn.cursor()

# 创建表
cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS measurements (
        data TEXT NOT NULL
    )
''')

conn.commit()

# 存储数据
j = 0
x = 0
data = []
while x < 26000000:
    while j < 10000:
        data.append((str(datetime.now()),))
        j += 1
    store_data(conn, cursor, data)
    cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM measurements')
    x = cursor.fetchone()[0]

    j = 0
    data = []
    print(x)
# 关闭连接和游标
cursor.close()
conn.close()

压力测试：

import sqlite3
from datetime import datetime
from time import time


def store_data(conn, cursor, data):
    try:
        cursor.execute('BEGIN TRANSACTION')
        cursor.executemany('INSERT INTO measurements (data) VALUES (?)', data)
        conn.commit()
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")


# 创建数据库连接和游标
db_file = 'createDatas.db'
conn = sqlite3.connect(db_file)
cursor = conn.cursor()
x = 0
j = 0
# 创建一个100个元素的数据组
data = []
while j < 100:
    data.append((str(datetime.now()),))
    j += 1
while x < 100:
    time1 = time()
    store_data(conn, cursor, data)
    time2 = time()
    print(time2 - time1)
    x += 1
# 关闭连接和游标
cursor.close()
conn.close()

运行结果：

0.03693747520446777
0.036476850509643555
0.03375363349914551
0.03529238700866699
0.03457474708557129
0.03527641296386719
0.03363299369812012
0.03394293785095215
0.03500247001647949
0.03366684913635254
0.03717041015625
0.03408193588256836
0.035376787185668945
0.13425254821777344
0.03524899482727051
0.034047603607177734

看得出，即使是拥有2600W条数据的表中增加100条数据，耗时也仅为30ms左右。
然后，我将脚本修改一下，把每次写入的条数改为10和1000，耗时变化不大。
再将表的起始条数改为100条测试，耗时变化也不大。
这也就可以得出结论，本项目，每个月量的数据库，SQLite是完全可以满足写入速度要求的（即使每秒写一次也有足够的裕量）。