android sqlite 批量插入数据优化代码

bco

SQLiteDatabase db = dh.getWritableDatabase();
db.execSQL("PRAGMA cache_size=12000;");
db.beginTransaction();
try {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String id = "8aebf7b03e410db4013e43ed2369" + String.format("%04d", i);
String sql = generateSql();
SQLiteStatement sqlListStatment = db.compileStatement(sql);
sqlListStatment.bindString(1, id);
sqlListStatment.bindString(2, "20130426091902-187");
sqlListStatment.executeInsert();
// db.execSQL(sql);
}
db.setTransactionSuccessful();
} catch (android.database.SQLException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
db.endTransaction();
db.close();
dh.close();
}
性能优化要点，
1，使用事务
db.beginTransaction();
db.setTransactionSuccessful();
db.endTransaction();
使用事务后1万条数据需要13秒左右插入完成
2，使用SQLiteStatement ，预先编译sql再执行，通过传递参数方式来插入数据
改造成这种方式后1万条数据需要8秒左右插入完成
下面是如果用ormlite的时候的处理方法
关键是TransactionManager.callInTransaction和dao.executeRaw函数加上args
try {
TransactionManager.callInTransaction(em.getConnectionSource(), new Callable<Void>() {
@Override
public Void call() throws Exception {
try {
Dao<?, ?> dao = null;
dao = em.findDao(Task.class);
em.enableCache();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
String id = "8aebf7b03e410db4013e43ed2369" + String.format("%04d", i);
String sql = generateSql();
Log.d("MyTag", sql);
String[] args = new String[] { id, "20130426091902-187" };
dao.executeRaw(sql, args);
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}
return null;
}
});
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}

从结果来看用Ormlite还是慢了些，一个9378毫秒，一个6613毫秒，如果谁还有大批量操作sqlite数据库优化的相关内容，麻烦给我留言，谢谢