在Android设备上，大部分场景都需要进行数据的持久化操作，本地存储一般来说采用sharepreference或者是db（当然自己管理file也是可以的），但是对于稍微复杂一些的数据还是采用数据库的方式保存比较合适。既然大部分情况下应用都会使用到数据库，那么数据库的优化对于应用性能优化来说就是一个重要的方向了。在Android上默认是使用SQLite数据库，SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库
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2024-01-24 22:27:10
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# Android 读写数据库慢优化指南
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个优化过程的流程。
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 创建数据库连接
创建数据库连接 --> 打开数据库
打开数据库 --> 读写数据
读写数据 --> 关闭数据库
关闭数据库 --> [*]
```
##
原创
2024-05-07 07:38:47
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在数据库系统的ACID特性中，隔离性是指数据库系统必须具有隔离并发运行的各个事务的能力，使它们不会相互影响。数据库采用锁来实现事务的隔离性。锁的基本原理如下：1、当一个事务访问某种数据库资源时，如果执行select语句必须先获得共享锁，如果执行insert、update、或delete语句，必须先获得独占锁，这些锁用于锁定被操作的资源。2、当第二个事务也要访问相同的资源时，相应的语句也必须先获得相
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2023-07-17 21:20:12
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ALL或ALL PRIVILEGES 代表指定权限等级的所有权限。
ALTER 允许使用ALTER TABLE来改变表的结构，ALTER TABLE同时也需要CREATE和INSERT权限。重命名一个表需要对旧表具有ALTER和DROP权限，对新表具有CREATE和INSERT权限。
ALTER ROUTINE 允许改变和删除存储过程和函数
CREATE 允许创建新的数据库和表
CRE
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2023-06-27 21:23:09
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# Android 读写数据库的权限
在Android应用开发中，数据库是一种常用的数据存储方式。为了保护用户的隐私和数据安全，Android系统引入了权限机制，限制应用对敏感数据的访问。在使用数据库时，需要获取相应的权限才能读写数据库。本文将介绍Android中读写数据库的权限及其使用方法。
## 权限介绍
Android中读写数据库的权限是通过``标签在AndroidManifest.x
原创
2023-10-03 11:10:50
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# Android SQLite数据库读写框架
在Android开发中，经常需要使用SQLite数据库来存储和管理数据。为了简化数据库操作，提高开发效率，开发者可以使用一些优秀的SQLite数据库读写框架，例如GreenDAO、Room等。这些框架封装了底层的数据库操作，提供了更加便捷的API，让开发者能够更快速地进行数据库操作。
## GreenDAO框架介绍
GreenDAO是一个快速、
原创
2024-04-03 05:19:22
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统一回复一个问题，有些小伙伴私信问我如何更换数据库进行读取，本篇仅限于读取静态的数据库文件，如果是读取静态数据库文件只需要替换掉文件并对代码里的数据库字段进行修改就可以了。因为当时是读本科的时候写的，那个时候懂得并不是很多，想通过接口调用方式读取数据库就不用看啦~----------------------------------------------以下写于2018年-------------
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2024-08-05 08:42:11
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# Android多进程读写数据库
在Android开发中，数据存储通常使用SQLite数据库。当应用需要支持多进程时，如何安全地读写数据库成为一个重要问题。本文将介绍如何在Android中实现多进程读写SQLite数据库的基本方法，包括代码示例和相关流程图。
## 多进程读写数据库的问题
SQLite本身并不支持在多个进程间共享数据库连接，任何一个进程的数据库操作可能会影响其它进程的操作，
原创
2024-08-18 06:56:55
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# Android 多进程读写数据库
在Android开发中，我们经常需要处理多进程环境下的数据库读写操作。由于Android的系统架构，多进程之间的数据共享是一个复杂的问题。本文将介绍如何在Android中实现多进程读写数据库，并提供相应的代码示例。
## 多进程读写数据库的挑战
在Android中，每个应用程序都可以运行在多个进程中。当多个进程需要访问同一个数据库时，就需要考虑数据的一致
原创
2024-07-15 18:08:07
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主从数据库的建立一般基于以下三个方面考虑：1、容灾：备库在异地，主库不存在了，备库可以立即接管，无须恢复时间2、负载均衡：主库做增删改，备库做查询，这样很多查询业务不占用主库资源3、数据集中和分发：此种模式主要用于数据从分公司集中到总公司，或从总公司分发到分公司， 前提是公司需要同步的数据很少，另外各公司间业务系统不是同一家公司开发的读写分离简单的说是把对数据库读和写的操作分开对应不同的数
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2023-11-29 14:13:02
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读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。 为什么要分库、分表、读写分？ 单表的数据量限制，当单表
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2024-03-21 10:58:24
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为什么要分库分表和读写分离？类似淘宝网这样的网站，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题，日益增长的业务数据，无疑对数据库造成了相当大的负载，同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。随着时间和业务的发展，数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接
一、读写分离概述
读写分离从字面意思就可以理解，就是把对数据库的读操作和写操作分离开。读写分离在网站发展初期可以一定程度上缓解读写并发时产生锁的问题，将读写压力分担到多台服务器上，通常用于读远大于写的场景。
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库
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2023-11-28 06:03:14
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一、读写分离1、什么是读写分离?读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作( INSERT、UPDATE、 DELETE) ，而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。2、为什么要读写分离呢?因为数据库的“写”(写10000条数据可能要3分钟)操作是比较耗时的。 但是数据库的“读”(读10000条数据可能只要5秒钟) 所以读写分
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2024-04-26 10:56:54
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引子前些日子，入手了本开涛写的《亿级流量网站架构核心技术》，里面提到nginx+lua相结合开发高并发、高负载下的服务，看着手痒就立个task，有时间尝试一翻，随手也把操作步骤记录下来，有兴趣的朋友也可以试试。不采用lua之前，我们从redis获取数据的路径与采用lua之后获取数据的路径对比，明显可以看出效率的提升。
安装OpenResty参考官方给出的yum安装步骤，各种系统均有支
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2024-04-07 10:07:23
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Amoeba是什么SQL路由功能，专注于分布式数据库代理层（Database Proxy）开发。座落与 Client、DB Server(s)之间,对客户端透明。具有负载均衡、高可用性、SQL 为何要使用Amoeba? 随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充，数据库应用 已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系
一台电脑配置数据库主从（读写分离）read lock（读锁）：也叫共享锁，允许所有的读操作，但阻塞写操作，即所有连接只可以读数据，但不允许写数据。write lock（写锁）：也叫排它锁、独占锁，只允许当前连接的读和写，不允许其他并发的读操作和写操作。锁定主服务器的数据库后，我们在从服务器中，也创建一个数据库test，并将所有的表（包括表结构和表数据）都导入。
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2021-09-04 09:55:00
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import sqlite3connect = sqlite3.connect(r"sales.db")cur = connect.cursor()def find1(): print("*************显示某个输入的日期的当日数
原创
2023-02-02 10:15:39
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目录一、什么是读写分离？二、为什么需要读写分离？三、如何实现读写分离？1.实现原理2.实现方案一、什么是读写分离？读写分离就是将对数据库的读操作和写操作分散到不同的数据库节点上。二、为什么需要读写分离？当用户量越来越多，访问量越来越大，单节点数据库难免会遇到性能瓶颈。目前很多系统都是读多写少，因此可以把数据节点拆分为主节点和从节点，主节点负责处理写操作，从节点负责处理读操作，这能够有效的避免由写操
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2023-12-22 14:30:51
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一、MyCAT安装MyCAT是基于JAVA环境，首先要先安装好JAVA环境。tar xvf Mycat-server-1.5-alpha-20151221110028-linux.tar.gz -d /usr/local/
cd /usr/local/mycat/bin/ && ./mycat start
mysql -utest -ptest -h127.0.0.1 -P8
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2023-10-09 14:45:25
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