Android SQLiteDatabase 中的光标大小限制答案

【问题标题】：Cursor size limit in Android SQLiteDatabaseAndroid SQLiteDatabase 中的光标大小限制
【发布时间】：2011-03-23 14:04:06
【问题描述】：

我从互联网上下载了一个数据库。我将它保存在我的数据文件夹中并打开它。数据库内有一个包含 6 个字段的“广告”表。其中 2 个字段是 BLOB。当我想从这个表中读取时......我有一些问题......我注意到当我读取一个大于 1 兆字节的 blob 字段的行时，这会导致异常......“从行获取字段槽0 列 0 失败”。如果它是一个小斑点，一切都很好......提前谢谢:)

【问题讨论】：

标签： android blob size limit database-cursor

【解决方案1】：

由于动态解压，内部资产有 1MB 的限制； 1MB 的限制似乎也适用于光标 blob，但这似乎没有记录在任何地方。

通常你应该避免在 SQLite 中使用 blob，因为它们的性能很差；而是将 blob 数据保存为文件并将文件的位置存储在数据库中。

【讨论】：

通常你应该避免在 SQLite 中使用 blob，因为它们表现不佳；而是将 blob 数据保存为文件并将文件的位置存储在数据库中。 --- > 非常感谢..
AndroidKid 已开启。我确信存在 BLOB 的用例，但是我想不出一个。 :)

【解决方案2】：

从 SQLite 数据库中读取小于 100KB 的 BLOB 比从文件系统中读取要快。但是，任何大于此值的内容最好保存在磁盘上，并在 db.xml 中提供参考。更多信息：http://www.sqlite.org/intern-v-extern-blob.html

【讨论】：

感谢您的参考。
@frederick nyawaya ：什么是最好的？将图像/音频作为 Blob 存储在数据库中还是仅存储文件系统的路径？
@Ajay 作为文件系统的一部分

【解决方案3】：

每个操作有 1MB 的限制。（在 SQLite 查询的情况下，我不确定这是每行还是每列）。该限制是由于 SQLite API 通过 Binder/Parcel IPC 系统与进程外的 sqlite 交互。同样的限制也适用于 Bundle 中的值（例如 Intent extras）。

Binder 事务缓冲区有一个有限的固定大小，目前为 1Mb，该进程的所有正在进行的事务共享。

见：http://developer.android.com/reference/android/os/TransactionTooLargeException.html

【讨论】：

1 MB 限制是光标窗口的最大大小。这是用于存储 IPC 传输结果行的内存缓冲区。窗口大小会动态增长到此限制。

【解决方案4】：

Android 中的 BLOB 支持似乎尚未实现...

http://www.basic4ppc.com/forum/basic4android-updates-questions/6648-support-sqlite-blob.html

哪些数据存储在 BLOB 字段中？我猜是图片。

我建议不要使用 BLOB。文件系统是二进制数据更好的选择。

您能详细解释一下您想用数据库完成什么吗？

【讨论】：

更好的答案：不要在 any 数据库中使用 BLOB。 RDBM 并不是特别适合存储大量未格式化的数据——这就是文件系统的用途。
@David Souther 感谢您的评论，您说得对。我想认为 BLOB 对某些东西有用，这就是为什么我不太确定。但是，我想不出一个好的用例。存储蓝光电影？（开玩笑）
那篇文章是 2007 年发布的。BLOB 绝对受支持，并且至少从 1.6 版本开始就支持（又名 API 级别 4，又名甜甜圈）。正如 OP 所指出的，问题在于 BLOB 值超过 1MB。
现代文件系统也是数据库，那么DB怎么不是存放二进制数据的好地方呢？

【解决方案5】：

您使用的查询是“选择”表示 blob 吗？可以省略吗？如果不能，您是否在使用：

 blob = rs.getBlob(column) ;
 InputStream in = blob.getBinaryStream();

或

 blob.getBytes(1, lengthOblob) ;

第一种方法可以让您分块读取 blob。第二个是一次性加载所有 blob。

【讨论】：

我不确定您所说的“一次全部加载”是什么意思。鉴于getBlob() 返回一个byte[]，数据已经在堆上...
假设您的 rs 是一个光标，由于光标窗口大小，第一次调用 getBlob() 将在大数据上失败。