android - 如何有效地使用 ormlite 在 android sqlite 数据库中插入批量数据

Question

我试图一次在 android sqlite 数据库中插入 100000 条记录。我正在使用以下两种不同的方法。

 private void bulkInsertDataBySavePoint(final List<User> users) {
    log.debug("bulkInsertDataBySavePoint()");
    DatabaseConnection conn = null;
    Savepoint savepoint = null;
    try {
        conn = userDao.startThreadConnection();
        savepoint = conn.setSavePoint("bulk_insert");
        for (User user : users) {
            userDao.create(user);
        }
    } catch (SQLException e) {
        log.error("Something went wrong in bulk Insert", e);
    } finally {
        if (conn != null) {
            try {
                conn.commit(savepoint);
                userDao.endThreadConnection(conn);
            } catch (SQLException e) {
                log.error("Something went wrong in bulk Insert", e);
            }
        }
    }
}

和

   private void bulkInsertDataByCallBatchTasks(final List<User> users) {
    log.debug("bulkInsertDataByCallBatchTasks()");
    try {
        userDao.callBatchTasks(new Callable<Void>() {
            @Override
            public Void call() throws Exception {
                for (User user : users) {
                    userDao.create(user);
                }
                return null;
            }
        });
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

这两种方法都很好。平均而言，它们需要 140 秒并占用 60-65% 的 CPU，我认为这不太好。

我的想法是，我必须使用一个将提供 json 数据的 api。我必须解析该 json 数据，然后插入到 sqlite 数据库中以供离线使用。

我正在寻找解决此问题的有效方法。

有什么想法吗？

Answer 1

I'm trying to insert 100000 records in android sqlite database at a time... On average they take 140 seconds and take 60-65% CPU which is not ok in my opinion.

很遗憾，我没有一个简单的答案给你。您可能必须直接使用原始 SQL 执行此类插入，以在有限的 Android CPU 上实现更快的性能。插入数据后，您可以转向 ORMLite 以更快地查询或操作数据。