1.建表優化
SQLite的數據庫本質文件讀寫操作，頻繁操作打開和關閉是很耗時和浪費資源的；
優化方法事務機制：
這里要注意一點：事務的開啟是要鎖定DB的，其他對DB的寫入操作都是無法成功的。
db.beginTransaction(); //手動設置開始事務
try {
//這里寫你數據操作
db.setTransactionSuccessful();
//設置事務處理成功，不設置會自動回滾不提交
} catch (Exception e) {
} finaly {
db.endTransaction(); //提交
}
項目中不會把項目上萬條數據存SQL里的，盡管android有SQLite。
那樣處理起來非常慢，而且程序經常出現ANR。
打個比方：有200個城市，每個城市500條城市信息，你怎么創建表？
A：我創建一張表存10000條數據。
B：200張表，每張存500條數據。
C：我創建兩張表，
一張存city，其實這張表只有1條數據；
Id(編號)，
Version（這200個城市更新版本用）
CityDate（200個城市xml格式字符串數據）。
另一張表存城市信息表：200條數據，每個城市一條數據
id（CityDate解析出城市對象對應的id）
Version（這500條城市信息更新版本用）
CityMessage（500條城市信息xml格式字符串數據）。
首先你給用戶展示200城市（你只取了一條數據 200個城市xml格式字符串數據進行解析）
用戶點擊一個城市你顯示500條記錄（通過城市解析ID，取出城市信息表中對應500數據xml格式字符串數據進行解析）
這樣做的好處：
（1）統一數據接口，無論你從網絡上直接去數據，還是讀本地緩存統一數據接口，xml
（2）數據進行排序，內存操作要快一些；
（3）其實這和自己寫文件沒什么區別，為什么還要用數據庫那，這么做有利於程序版本更新升級數據
維護！
2.其他技巧
1） 相對於封裝過的ContentProvider而言，使用原始SQL語句執行效率高，比如使用方法rawQuery、execSQL的執行效率比較高。
2） 對於需要一次性修改多個數據時，可以考慮使用SQLite的事務方式批量處理，我們定義SQLiteDatabase db對象，執行的順序為
db.beginTransaction();
//這里處理數據添加，刪除或修改的SQL語句
db.setTransactionSuccessful(); //這里設置處理成功
db.endTransaction(); //這句很重要，告訴數據庫處理完成了，這時SQLite的底層會執行具體的數據操作。
3） 打好SQL語句的基礎，對於查詢，以及分配表的結構都十分重要
3.
一、影響查詢性能的因素：
1． 對表中行的檢索數目，越小越好
2． 排序與否。
3． 是否要對一個索引。
4． 查詢語句的形式
二、幾個查詢優化的轉換
1． 對於單個表的單個列而言，如果都有形如T.C=expr這樣的子句，並且都是用OR操作符連接起來，形如： x = expr1 OR expr2 = x OR x = expr3 此時由於對於OR，在SQLite中不能利用索引來優化，所以可以將它轉換成帶有IN操作符的子句：x IN(expr1,expr2,expr3)這樣就可以用索引進行優化，效果很明顯，但是如果在都沒有索引的情況下OR語句執行效率會稍優於IN語句的效率。
2． 如果一個子句的操作符是BETWEEN，在SQLite中同樣不能用索引進行優化，所以也要進行相應的等價轉換： 如：a BETWEEN b AND c可以轉換成：(a BETWEEN b AND c) AND (a>=b) AND (a<=c)。 在上面這個子句中， (a>=b) AND (a<=c)將被設為dynamic且是(a BETWEEN b AND c)的子句，那么如果BETWEEN語句已經編碼，那么子句就忽略不計，如果存在可利用的index使得子句已經滿足條件，那么父句則被忽略。
3． 如果一個單元的操作符是LIKE，那么將做下面的轉換：x LIKE ‘abc%’，轉換成：x>=‘abc’ AND x<‘abd’。因為在SQLite中的LIKE是不能用索引進行優化的，所以如果存在索引的話，則轉換后和不轉換相差很遠，因為對LIKE不起作用，但如果不存在索引，那么LIKE在效率方面也還是比不上轉換后的效率的。
三、幾種查詢語句的處理（復合查詢）
1．查詢語句為：<SelectA> <operator> <selectB> ORDER BY <orderbylist> ORDER BY 執行方法： is one of UNION ALL, UNION, EXCEPT, or INTERSECT. 這個語句的執行過程是先將selectA和selectB執行並且排序，再對兩個結果掃描處理，對上面四種操作是不同的，將執行過程分成七個子過程：
outA: 將selectA的結果的一行放到最終結果集中
outB: 將selectA的結果的一行放到最終結果集中(只有UNION操作和UNION ALL操作，其它操作都不放入最終結果集中)
AltB: 當selectA的當前記錄小於selectB的當前記錄
AeqB: 當selectA的當前記錄等於selectB的當前記錄
AgtB: 當selectA的當前記錄大於selectB的當前記錄
EofA: 當selectA的結果遍歷完
EofB: 當selectB的結果遍歷完
四、子查詢扁平化
例子：SELECT a FROM (SELECT x+y AS a FROM t1 WHERE z<100) WHERE a>5
對這個SQL語句的執行一般默認的方法就是先執行內查詢，把結果放到一個臨時表中，再對這個表進行外部查詢，這就要對數據處理兩次，另外這個臨時表沒有索引，所以對外部查詢就不能進行優化了，如果對上面的SQL進行處理后可以得到如下SQL語句：SELECT x+y AS a FROM t1 WHERE z<100 AND a>5，這個結果顯然和上面的一樣，但此時只需要對數據進行查詢一次就夠了，另外如果在表t1上有索引的話就避免了遍歷整個表。
運用flatten方法優化SQL的條件：
1.子查詢和外查詢沒有都用集函數
2.子查詢沒有用集函數或者外查詢不是個表的連接
3.子查詢不是一個左外連接的右操作數
4.子查詢沒有用DISTINCT或者外查詢不是個表的連接
5.子查詢沒有用DISTINCT或者外查詢沒有用集函數
6.子查詢沒有用集函數或者外查詢沒有用關鍵字DISTINCT
7.子查詢有一個FROM語句
8.子查詢沒有用LIMIT或者外查詢不是表的連接
9.子查詢沒有用LIMIT或者外查詢沒有用集函數
10.子查詢沒有用集函數或者外查詢沒用LIMIT
11.子查詢和外查詢不是同時是ORDER BY子句
12.子查詢和外查詢沒有都用LIMIT
13.子查詢沒有用OFFSET
14.外查詢不是一個復合查詢的一部分或者子查詢沒有同時用關鍵字ORDER BY和LIMIT
15.外查詢沒有用集函數子查詢不包含ORDER BY
16.復合子查詢的扁平化：子查詢不是一個復合查詢，或者他是一個UNION ALL復合查詢，但他是都由若干個非集函數的查詢構成，他的父查詢不是一個復合查詢的子查詢，也沒有用集函數或者是DISTINCT查詢，並且在FROM語句中沒有其它的表或者子查詢，父查詢和子查詢可能會包含WHERE語句，這些都會受到上面11、12、13條件的限制。
SELECT a+1 FROM (
SELECT x FROM tab
UNION ALL
SELECT y FROM tab
UNION ALL
SELECT abs(z*2) FROM tab2
) WHERE a!=5 ORDER BY 1
轉換為：
SELECT x+1 FROM tab WHERE x+1!=5
UNION ALL
SELECT y+1 FROM tab WHERE y+1!=5
UNION ALL
SELECT abs(z*2)+1 FROM tab2 WHERE abs(z*2)+1!=5
ORDER BY 1
五、連接查詢
在返回查詢結果之前，相關表的每行必須都已經連接起來，在SQLite中，這是用嵌套循環實現的，在早期版本中，最左邊的是最外層循環，最右邊的是最內層循環，連接兩個或者更多的表時，如果有索引則放到內層循環中，也就是放到FROM最后面，因為對於前面選中的每行，找后面與之對應的行時，如果有索引則會很快，如果沒有則要遍歷整個表，這樣效率就很低，但在新版本中，這個優化已經實現。
優化的方法如下：
對要查詢的每個表，統計這個表上的索引信息，首先將代價賦值為SQLITE_BIG_DBL（一個系統已經定義的常量）：
1、如果沒有索引，則找有沒有在這個表上對rowid的查詢條件：
如果有Rowid=EXPR，如果有的話則返回對這個表代價估計，代價計為零，查詢得到的記錄數為1，並完成對這個表的代價估計。
如果沒有Rowid=EXPR 但有rowid IN (...)，而IN是一個列表，那么記錄返回記錄數為IN列表中元素的個數，估計代價為NlogN,
如果IN不是一個列表而是一個子查詢結果，那么由於具體這個子查詢不能確定，所以只能估計一個值，返回記錄數為100，代價為200。
如果對rowid是范圍的查詢，那么就估計所有符合條件的記錄是總記錄的三分之一，總記錄估計為1000000，並且估計代價也為記錄數。
如果這個查詢還要求排序，則再另外加上排序的代價NlogN
如果此時得到的代價小於總代價，那么就更新總代價，否則不更新。
2、如果WHERE子句中存在OR操作符，那么要把這些OR連接的所有子句分開再進行分析。
如果有子句是由AND連接符構成，那么再把由AND連接的子句再分別分析。
如果連接的子句的形式是X<op><expr>，那么就再分析這個子句。
接下來就是把整個對OR操作的總代價計算出來。
如果這個查詢要求排序，則再在上面總代價上再乘上排序代價NlogN
如果此時得到的代價小於總代價，那么就更新總代價，否則不更新。
3、如果有索引，則統計每個表的索引信息，對於每個索引：
先找到這個索引對應的列號，再找到對應的能用到（操作符必須為=或者是IN（…））這個索引的WHERE子句，如果沒有找到，則退出對每個索引的循環，如果找到，則判斷這個子句的操作符是什么，如果是=，那么沒有附加的代價，如果是IN（sub-select），那么估計它附加代價inMultiplier為25，如果是IN（list），那么附加代價就是N（N為list的列數）。
再計算總的代價和總的查詢結果記錄數和代價。
nRow = pProbe->aiRowEst * inMultiplier;/*計算行數*/
cost = nRow * estLog(inMultiplier);/*統計代價*/
如果找不到操作符為=或者是IN（…）的子句，而是范圍的查詢，那么同樣只好估計查詢結果記錄數為nRow/3，估計代價為cost/3。
同樣，如果此查詢要求排序的話，再在上面的總代價上加上NlogN
如果此時得到的代價小於總代價，那么就更新總代價，否則不更新。
4、通過上面的優化過程，可以得到對一個表查詢的總代價
再對第二個表進行同樣的操作，這樣如此直到把FROM子句中所有的表都計算出各自的代價，最后取最小的，這將作為嵌套循環的最內層，依次可以得到整個嵌套循環的嵌套順序，此時正是最優的，達到了優化的目的。
5、所以循環的嵌套順序不一定是與FROM子句中的順序一致，因為在執行過程中會用索引優化來重新排列順序。
六、索引
在SQLite中，有以下幾種索引：
1) 單列索引
2) 多列索引
3) 唯一性索引
4) 對於聲明為：INTEGER PRIMARY KEY的主鍵來說，這列會按默認方式排序，所以雖然在數據字典中沒有對它生成索引，但它的功能就像個索引。所以如果在這個主鍵上在單獨建立索引的話，這樣既浪費空間也沒有任何好處。
運用索引的注意事項：
1) 對於一個很小的表來說沒必要建立索引
2) 在一個表上如果經常做的是插入更新操作，那么就要節制使用索引
3) 也不要在一個表上建立太多的索引，如果建立太多的話那么在查詢的時候SQLite可能不會選擇最好的來執行查詢，一個解決辦法就是建立聚蔟索引。
索引的運用時機：
1) 操作符：=、>、<、IN等
2) 操作符BETWEEN、LIKE、OR不能用索引，
如BETWEEN：SELECT * FROM mytable WHERE myfield BETWEEN 10 and 20;
這時就應該將其轉換成：
SELECT * FROM mytable WHERE myfield >= 10 AND myfield <= 20;
此時如果在myfield上有索引的話就可以用了，大大提高速度
再如LIKE：SELECT * FROM mytable WHERE myfield LIKE 'sql%';
此時應該將它轉換成：
SELECT * FROM mytable WHERE myfield >= 'sql' AND myfield < 'sqm';
此時如果在myfield上有索引的話就可以用了，大大提高速度
再如OR：SELECT * FROM mytable WHERE myfield = 'abc' OR myfield = 'xyz';
此時應該將它轉換成：
SELECT * FROM mytable WHERE myfield IN ('abc', 'xyz');
此時如果在myfield上有索引的話就可以用了，大大提高速度
3) 有些時候索引都是不能用的，這時就應該遍歷全表（程序演示）
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