SQLiteのINSERT-per-secondパフォーマンスをチューニングする
SQLiteのINSERT-per-secondパフォーマンスを向上させる
この問題を解決するために、いくつかの方法があります。
バッチ処理
データをまとめて挿入することで、INSERT処理のオーバーヘッドを減らすことができます。例えば、100件のデータを1件ずつ挿入するよりも、100件まとめて挿入する方が効率的です。
インデックスの利用
INSERTするデータにインデックスを作成することで、データの検索速度を向上させることができます。ただし、インデックスはデータ更新時にオーバーヘッドが発生するため、必要最低限のインデックスを作成するようにしましょう。
WALモードの利用
SQLiteにはWAL(Write-Ahead Logging)と呼ばれるモードがあります。WALモードを有効にすることで、INSERT処理の速度を向上させることができます。ただし、WALモードはデータの整合性を保証するものではないため、注意が必要です。
キャッシュの利用
SQLiteはデータアクセス時にキャッシュを利用します。キャッシュサイズを大きくすることで、データアクセス速度を向上させることができます。
適切なデータ型を使用
データ型を適切に選択することで、データの格納サイズを小さくすることができます。データ格納サイズが小さくなることで、INSERT処理速度も向上します。
VACUUMコマンドを実行することで、データベースファイルを圧縮し、デフラグすることができます。VACUUMコマンドを実行することで、INSERT処理速度が向上することがあります。
他のデータベースエンジンの検討
SQLiteは軽量で使いやすいデータベースエンジンですが、大量のデータを挿入するような場合、他のデータベースエンジンの方がパフォーマンスが優れている場合があります。
補足
上記の方法は、SQLiteのバージョンや環境によって効果が異なる場合があります。最適な方法は、実際に試してみることで見つけることができます。
import sqlite3
# データベース接続
conn = sqlite3.connect("sample.db")
c = conn.cursor()
# バッチ処理
data = [
(1, "a"),
(2, "b"),
(3, "c"),
(4, "d"),
(5, "e"),
]
c.executemany("INSERT INTO table (id, name) VALUES (?, ?)", data)
# インデックス利用
c.execute("CREATE INDEX idx_name ON table (name)")
# WALモード利用
conn.execute("PRAGMA journal_mode = WAL")
# キャッシュ利用
conn.execute("PRAGMA cache_size = 10000")
# 適切なデータ型利用
c.execute("CREATE TABLE table (id INTEGER, name TEXT)")
# VACUUMコマンド利用
conn.execute("VACUUM")
# コミット
conn.commit()
# 接続解除
conn.close()
INSERT OR REPLACEを使うと、データが存在する場合は更新、存在しない場合は挿入することができます。
INSERT OR REPLACE INTO table (id, name) VALUES (?, ?)
ON CONFLICTを使うと、データ挿入時の競合を解決することができます。
INSERT INTO table (id, name) VALUES (?, ?) ON CONFLICT DO NOTHING
外部キー制約を緩和することで、INSERT処理速度を向上させることができます。
c performance sqlite
