sqlite优化之多表查询

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了sqlite优化之多表查询前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

今天在优化公司项目中,发现一个列表在离线加载时速度非常慢,加载1000条数据,竟然需要13s!!!

跟了一下db层代码

@Override
    public ArrayList<Task> loadMineTask(String userId,boolean noblongs) {
        .....//省略
        Cursor cursor = db.rawQuery(sql,null);
        while (cursor.moveToNext()) {
            Task task = getFromCursor(cursor,false,false);

            tasks.add(task);
        }
        cursor.close();
        .....//省略
        return tasks;
    }

发现在执行rawQuery都是毫秒级,99%的时间集中在了getFromCursor(…)这个方法中了,继续跟踪:

private Task getFromCursor(Cursor cursor,boolean isLoadAllInfo,boolean isLoadStages) {
        .....//省略
        String parentId = cursor.getString(cursor.getColumnIndex(FIELD_PARENT));
        if (!TextUtils.isEmpty(parentId)) {
            Task parentTask = loadTask(parentId);
            task.setParent(parentTask);
        }
        // 负责人
        String managerId = cursor.getString(cursor
                .getColumnIndex(FIELD_MANAGER));
        if (!TextUtils.isEmpty(managerId)) {
            EmployeeInfo manager = employeeDao.loadUser(managerId);
            if (manager != null)
                task.setManager(manager);
        }

        // 创建人
        String authorId = cursor.getString(cursor.getColumnIndex(FIELD_AUTHOR));

        if (!TextUtils.isEmpty(authorId)) {
            EmployeeInfo author = employeeDao.loadUser(authorId);
            if (author != null)
                task.setCreator(author);
        }
        if (isLoadAllInfo) {
            // Tag
            ArrayList<Tag> tags = tagDao.loadTagByTargetId(taskId);
            task.setTags(tags);

            ArrayList<ShareEntry> shareEntries = new ArrayList<ShareEntry>();

            shareEntries = shareEntryDao.loadShareEntriesByTargetId(taskId);
            task.setShareEntrys(shareEntries);

            // mainLine 主线
            ArrayList<Mainline> mainLines = mainLineDao
                    .loadMainlinesByTargetId(taskId);
            task.setMainlines(mainLines);

            // attachment
            ArrayList<Attachment> attachments = attachmentDao
                    .loadAttachmentsByRefId(taskId);
            task.setAttachments(attachments);

            // 关联
            ArrayList<Relevance> relevances = relevanceDao
                    .loadRelevances(taskId);
            task.setRelevances(relevances);

        }
        return task;
    }

天了噜,在一个本来cursor转model的方法中,竟然还有这么多loadFromDb的操作,1000条数据,可是从对数据库进行1000*N次操作啊,毫秒级的操作累计起来突破10s也不是难题!

着手解决,是否可以做一次查询,把需要的数据从多表中组合起来?

多表查询方法

网上有篇文章介绍了这么一种方法

//不建议
select table1.abc from table1,table2 where table1.xxx=table2.xxx;

实测了一下,这种方法的复杂度是join关键字的几何级倍数,用join的关键语句如下

select table1.abc from table1 inner join table2 on table1.xxx=table2.xxx;

其中join有三种用法
left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录
right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行

举例如下:

表A记录如下:
aID     aNum
1     a20050111
2     a20050112
3     a20050113
4     a20050114
5     a20050115

表B记录如下:
bID     bName
1     2006032401
2     2006032402
3     2006032403
4     2006032404
8     2006032408


1.left join
sql语句如下:
select * from A
left join B
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID     aNum     bID     bName
1     a20050111    1     2006032401
2     a20050112    2     2006032402
3     a20050113    3     2006032403
4     a20050114    4     2006032404
5     a20050115    NULL     NULL

(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的.
换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID).
B表记录不足的地方均为NULL.

2.right join
sql语句如下:
select * from A
right join B
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID     aNum     bID     bName
1     a20050111    1     2006032401
2     a20050112    2     2006032402
3     a20050113    3     2006032403
4     a20050114    4     2006032404
NULL     NULL     8     2006032408

(所影响的行数为 5 行)
结果说明:
仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.

3.inner join
sql语句如下:
select * from A
innerjoin B
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID     aNum     bID     bName
1     a20050111    1     2006032401
2     a20050112    2     2006032402
3     a20050113    3     2006032403
4     a20050114    4     2006032404

结果说明: 很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.

原文链接:https://www.f2er.com/sqlite/199125.html

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