1前言

有个项目软件前端将二进制大文件存在了indexDB,每次给后端传文件（需要传到底层C++进行调用）都会导致内存占用飙升，想着使用前后端都能共同操作的数据库来解决这个内存占用的问题，并且希望这个更具尽可能的轻量，可以嵌入到程序中是最好的，通过一个安装包进行安装。

2各个数据库的性能比较

2.1 MySQL

预先准备35MB的Byte数组数据，将其存到数据库的格式为blob，测试MySQL存储100块35MB的数据需要300秒，平均一块需要3s时间。

2.2 MongoDB

MongoDB的数据是采用键值对的形式进行存储，一样是采用100块35MB的数据进行写入，测试需要45s时间，平均一块是450ms。

2.3 SQLite测试及优化过程

2.3.1 概述

SQLite使用Mybatis作为ORM框架进行100块35MB的写入速度，100块使用了12s，平均一块35MB写入速度是120ms，远快于前面两种使用Mybatis读数据库blob格式出现不支持的问题，将ORM换到JdbcTemplate后，支持blob格式，进行读，一块35MB读了40s时间，猜测是JdbcTemplate是比较落后的方案，没有针对大文件优化。

2.3.2 优化流程

（一）表结构优化

主键id改为PrimaryKey，并且设置自增，使得每次都可以B+树主键索引命中查询内容。

（二）Mybatis优化

依然是换回springboot最主流的mybatis框架，手写mapper.xml文件处理blob格式，指定handler处理器编写对blob的处理，最终实现对blob的读取。优化后，对读取的数据不进行解析的话，平均一块35MB的数据读取50ms，涉及到数据解析（需要用byte数组接blob，并对整个数组中的数据解析取值）会再多一些时间。

（三）使用JPA

Mybatis除了对blob数据读取支持不好外，操作sqlite数据库时，使用自增id无法正常生成id的值，决定换到JPA进行尝试。

在JPA下，写100块35MB的数据如下：

可见写入速度接近于Mybatis和JdbcTemplate，都是100+ms。

测试读100块35MB的数据：

读的速度得到很大提升，30ms左右，快于mybatis下的50ms。

在测试35块100MB大小的数据的写操作：

写操作的时间基本成线性增长，100MB一块写入需要400ms+。

再测试读操作：

100MB的读操作性能还是很高，读一块100MB大小的分块是100+ms。（上述测试涉及到的读操作都是没有对数据进行解析的）

（四）针对写过程进行优化

当前场景下，需要不断对数据库执行多个插入操作，默认情况下，每次插入一个数据都会开始事务和提交事务，多次提交会重复这个流程，磁盘I/O频率高，尝试开启事务，在数据都准备好情况下再进行提交事务。在插入的方法上加入注解@Transactional，下面测试有无@Transactional情况下存10个100MB数据的情况。

左边是使用了注解后的结果，右边是没有，开启事务后提升是很明显的。一块100MB的分块写入从400ms降低到300ms，但会导致另外一个问题，如果35个100MB的数据同时存进去会出现java堆溢出，因为这3.5g在事务commit前都是放在内存里面导致溢出。

（五）针对读过程尝试进行优化

对读过程尝试调节了SQLite一些参数，但是基本没有提升。

设置PRAGMA synchronous = OFF，关闭写同步，PRAGMA synchronous = OFF，在 sqlite3 中 synchronous 有三种模式，分别是 FULL，NORMAL 和 OFF，在系统意外终止的时候，安全性逐级减弱，FULL模式下，保证数据不会损坏，安全性最高，写入速度也最慢。

设置PRAGMA page_size = 8192，通过设置PAGE_SIZE参数，调整最小存储单元PAGE的大小，由于存入的数据较大，尝试改成8192，甚至16384。

设置完没有提升，猜测上面参数是针对数量条数很大的情况才有提升，当前情况是数据条数不多，但单独的每条数据占用内存大。