android sqlite 批量安插数据优化代码

android sqlite 批量插入数据优化代码

SQLiteDatabase db = dh.getWritableDatabase();				db.execSQL("PRAGMA cache_size=12000;");				db.beginTransaction();				try {					for (int i = 0; i < 10000; i++) {						String id = "8aebf7b03e410db4013e43ed2369" + String.format("%04d", i);						String sql = generateSql();						SQLiteStatement sqlListStatment = db.compileStatement(sql);						sqlListStatment.bindString(1, id);						sqlListStatment.bindString(2, "20130426091902-187");						sqlListStatment.executeInsert();						// db.execSQL(sql);					}					db.setTransactionSuccessful();				} catch (android.database.SQLException e) {					e.printStackTrace();				} finally {					db.endTransaction();					db.close();					dh.close();				}

性能优化要点，
1，使用事务
db.beginTransaction();
db.setTransactionSuccessful();
db.endTransaction();
使用事务后1万条数据需要13秒左右插入完成
2，使用SQLiteStatement ，预先编译sql再执行，通过传递参数方式来插入数据
改造成这种方式后1万条数据需要8秒左右插入完成

下面是如果用ormlite的时候的处理方法
关键是TransactionManager.callInTransaction和dao.executeRaw函数加上args

try {					TransactionManager.callInTransaction(em.getConnectionSource(), new Callable<Void>() {						@Override						public Void call() throws Exception {							try {								Dao<?, ?> dao = null;								dao = em.findDao(Task.class);								em.enableCache();								for (int i = 0; i < 10000; i++) {									String id = "8aebf7b03e410db4013e43ed2369" + String.format("%04d", i);									String sql = generateSql();									Log.d("MyTag", sql);									String[] args = new String[] { id, "20130426091902-187" };									dao.executeRaw(sql, args);								}							} catch (SQLException e) {								e.printStackTrace();							}							return null;						}					});				} catch (SQLException e) {					e.printStackTrace();				}

从结果来看用Ormlite还是慢了些，一个9378毫秒，一个6613毫秒，如果谁还有大批量操作sqlite数据库优化的相关内容，麻烦给我留言，谢谢