【问题标题】:Suitability/Performance of SQLite for large time-series dataSQLite 对大型时间序列数据的适用性/性能
【发布时间】:2016-02-14 00:23:44
【问题描述】:

我有时间序列数据,我想将其存储在以下格式的数据库中:

  • 组:字符串
  • 日期:日期
  • val1:数字
  • val2:数字
  • ...valN

这个数据库几乎会被所有读取。搜索将针对属于某个日期范围内的组的行(例如 group = XXX and date >= START and date

数据集很大。数亿行。 SQLite 能否轻松处理此类数据? SQLite 吸引人的地方在于它是无服务器的,如果可以的话,我想使用它。

【问题讨论】:

标签: performance sqlite


【解决方案1】:

更新答案

我尝试将 1 亿条记录的数据库放在 RAM 磁盘上 - 我不是指内存数据库,我指的是 RAM 格式化为带有数据库的文件系统,并且相同的查询需要 11 秒而不是 147 秒像下面这样的秒!!!如您所说,如果您的查询在很大程度上是只读的,这可能是您的一个选择 - 您可以在早上将数据库从磁盘复制到 RAMdrive 并整天在 RAMdrive 上快速访问它,或者直到重新启动,不用担心断电或机器崩溃时丢失它。然后,您可以对基于磁盘的副本运行任何写入操作,它会在您下次将数据库复制到 RAM 时随时反映更改。

原答案

我根据您的需求创建了三个测试数据库,并使用以下 Perl 代码在每个数据库中分别插入了 100 万、1000 万和 1 亿条记录。我只用前缀“GROUP-”和记录号合成了组名,生成了1900到2000之间的随机日期,数值数据是随机的。

#!/usr/bin/perl
use strict;
use DBI;

my $dsn = "dbi:SQLite:dbname=test.db";
my $user = '';
my $password = '';
my %attr = ( RaiseError => 1, AutoCommit => 0 );

my $dbh = DBI->connect($dsn, $user, $password, \%attr) 
    or die "Can't connect to database: $DBI::errstr";

    $dbh->do("DROP TABLE IF EXISTS TimeSeries;");
    $dbh->do("CREATE TABLE TimeSeries (grp TEXT, date TEXT, val1 INTEGER, val2 INTEGER, val3 INTEGER, val4 INTEGER, PRIMARY KEY(grp,date))");

my $sql = qq{ INSERT INTO TimeSeries VALUES ( ?, ?, ?, ?, ?, ? ) };
my $sth = $dbh->prepare( $sql );

for(my $i=0;$i<100000000;$i++){
      # Synthesize a group
      my $group=sprintf("GROUP-%d",$i);
      $sth->bind_param(1,$group);

      # Generate random date between 1900-2000
      my $year=int(rand(100))+1900;
      my $month=int(rand(12))+1;
      my $day=int(rand(28)+1);
      my $date=sprintf("%d-%02d-%02d 00:00:00.0",$year,$month,$day);
      $sth->bind_param(2,$date);

      $sth->bind_param(3,int(rand(1000000)));
      $sth->bind_param(4,int(rand(1000000)));
      $sth->bind_param(5,int(rand(1000000)));
      $sth->bind_param(6,int(rand(1000000)));
      $sth->execute();
      if(($i % 1000)==0){printf "$i\n";$dbh->commit();}
}
$dbh->commit();
$sth->finish();
$dbh->disconnect();

1m、10m 和 100m 记录的文件大小如下所示:

-rw-r--r--  1 mark  staff   103M  4 Feb 14:16 1m.db
-rw-r--r--  1 mark  staff   1.0G  4 Feb 14:18 10m.db
-rw-r--r--  1 mark  staff    11G  4 Feb 15:10 100m.db

一些随机记录如下所示:

GROUP-794|1927-12-14 00:00:00.0|233545|700623|848770|61504
GROUP-797|1927-06-13 00:00:00.0|315357|246334|276825|799325
GROUP-840|1927-09-28 00:00:00.0|682335|5651|879688|247996
GROUP-907|1927-05-19 00:00:00.0|148547|595716|516884|820007
GROUP-1011|1927-06-01 00:00:00.0|793543|479096|433073|786200

然后我尝试查询 1927 年的所有记录,如下所示:

time sqlite3 1m.db 'select * from timeseries where date between "1927-01-01" and "1927-12-31"'

查询次数如下:

all records in year 1927 from 1m record database => 2.7 seconds
all records in year 1927 from 10m record database => 14 seconds
all records in year 1927 from 100m record database => 147 seconds

这些数字对我来说看起来很线性,但这是一个简单的测试,您可能想要获取代码并更多地使用它......

附:我在一个相当不错的带 SSD 规格的 iMac 上运行。

【讨论】:

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