sqlite数据库索引类型：

1. B-Tree索引
├── 默认索引类型
├── 支持范围查询
├── 支持排序
└── 支持前缀匹配

2. 主键索引
├── 自动创建
├── 表B-Tree的一部分
├── UNIQUE约束
└── 聚集索引

3. 唯一索引
├── UNIQUE约束自动创建
├── 保证值唯一
├── 允许NULL值
└── 用于数据完整性

4. 复合索引
├── 多列组合索引
├── 支持最左前缀
├── 列顺序重要
└── 减少索引数量

5. 部分索引
├── 条件过滤索引
├── 减少索引大小
├── 提高写入性能
└── 适合特定场景

6. 表达式索引
├── 索引表达式结果
├── 支持函数索引
├── 3.9.0+版本支持
└── 特殊查询优化

sqlite数据库索引B-Tree结构：

索引B-Tree特点：
├── 键：索引列值 + ROWID
├── 值：无（仅存储键）
├── 排序：按键值升序
└── 查找：二分查找

B-Tree结构示意：
根页
│
┌───────────┼───────────┐
↓ ↓ ↓
中间页 中间页 中间页
│ │ │
┌─────┼─────┐ ┌─────┼─────┐ ┌─────┼─────┐
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
叶子页 叶子页 叶子页 叶子页 叶子页 叶子页 叶子页 叶子页 叶子页
(存储索引键+ROWID)

索引存储格式：
┌────────────────────────────────────┐
│ 索引列1值 │ 索引列2值 │ … │ ROWID │
└────────────────────────────────────┘

索引查找过程：
1. 从根页开始
2. 二分查找确定子页
3. 递归到叶子页
4. 找到ROWID
5. 通过ROWID访问表数据

sqlite数据库EXPLAIN命令：

1. EXPLAIN QUERY PLAN
├── 显示查询执行计划
├── 人类可读格式
└── 推荐使用

2. EXPLAIN
├── 显示虚拟机指令
├── 底层详细
└── 调试用

执行计划输出格式：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_users WHERE id = 1;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_users USING INTEGER PRIMARY KEY (rowid=?)

执行计划关键字：
├── SCAN：全表扫描
├── SEARCH：索引查找
├── USING INDEX：使用索引
├── USING COVERING INDEX：覆盖索引
├── USING INTEGER PRIMARY KEY：主键查找
├── TEMP B-TREE：临时B-Tree（排序）
└── SUBQUERY：子查询

扫描类型对比：
┌─────────────────┬──────────────────────────┐
│ 类型 │ 说明 │
├─────────────────┼──────────────────────────┤
│ SCAN TABLE │ 全表扫描，性能较差 │
│ SEARCH TABLE │ 索引查找，性能较好 │
│ SCAN INDEX │ 索引全扫描 │
│ SEARCH INDEX │ 索引范围查找 │
└─────────────────┴──────────────────────────┘

sqlite数据库执行计划分析示例：

1. 全表扫描：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_users;
QUERY PLAN
`–SCAN TABLE fgedu_users

2. 主键查找：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_users WHERE id = 1;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_users USING INTEGER PRIMARY KEY (rowid=?)

3. 索引查找：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_users WHERE email = ‘test@fgedu.net.cn’;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_users USING INDEX idx_users_email (email=?)

4. 复合索引查找：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 1 AND status = ‘pending’;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_status (user_id=? AND status=?)

5. 覆盖索引：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT email FROM fgedu_users WHERE email LIKE ‘test%’;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_users USING COVERING INDEX idx_users_email (email>? AND email EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_users ORDER BY created_at;
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_users
`–USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY

7. 多表连接：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT u.name, o.order_no
…> FROM fgedu_users u
…> JOIN fgedu_orders o ON u.id = o.user_id;
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_users AS u
`–SEARCH TABLE fgedu_orders AS o USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

sqlite数据库查询优化器工作原理：

优化过程：
1. 解析SQL语句
├── 词法分析
├── 语法分析
└── 生成语法树

2. 查询重写
├── 常量折叠
├── 子查询展开
└── 视图展开

3. 生成执行计划
├── 选择访问路径
├── 选择连接顺序
├── 选择连接方法
└── 估算成本

4. 选择最优计划
├── 基于成本优化
├── 使用统计信息
└── 选择最低成本计划

优化器统计信息：
├── sqlite_stat1：表和索引统计
├── sqlite_stat4：列值分布（可选）
└── 通过ANALYZE命令更新

统计信息示例：
sqlite> SELECT * FROM sqlite_stat1;
tbl idx stat
———– —————- ———–
fgedu_users idx_users_email 10000 1
fgedu_orders idx_orders_user 50000 5

更新统计信息：
sqlite> ANALYZE;

sqlite数据库索引设计原则：

1. 选择性原则
├── 高选择性列优先
├── 唯一值比例高
├── 区分度好
└── 避免低选择性列

2. 最左前缀原则
├── 复合索引从左匹配
├── 查询条件顺序
├── 列顺序重要
└── 考虑查询模式

3. 覆盖索引原则
├── 包含查询所需列
├── 避免回表
├── 提高查询性能
└── 减少IO

4. 适度原则
├── 避免过多索引
├── 考虑写入开销
├── 定期清理无用索引
└── 监控索引使用

索引数量建议：
┌─────────────────┬──────────────────────────┐
│ 表大小 │ 建议索引数量 │
├─────────────────┼──────────────────────────┤
│ 小表（<1万） │ 1-3个 │ │ 中表（1-100万） │ 3-5个 │ │ 大表（>100万） │ 5-10个 │
└─────────────────┴──────────────────────────┘

索引列选择优先级：
├── 1. WHERE条件列
├── 2. JOIN关联列
├── 3. ORDER BY排序列
├── 4. GROUP BY分组列
└── 5. SELECT列（覆盖索引）

sqlite数据库查询优化建议：

1. 避免全表扫描
├── 使用WHERE条件
├── 创建合适索引
├── 使用LIMIT限制
└── 分析执行计划

2. 优化WHERE条件
├── 使用索引列
├── 避免函数操作
├── 避免隐式转换
└── 使用合适操作符

3. 优化JOIN
├── 小表驱动大表
├── 创建关联列索引
├── 减少JOIN表数量
└── 使用合适的JOIN类型

4. 优化子查询
├── 使用JOIN替代
├── 使用EXISTS替代IN
├── 避免相关子查询
└── 使用CTE

5. 优化排序
├── 使用索引排序
├── 避免大数据量排序
├── 使用LIMIT
└── 考虑覆盖索引

查询优化检查清单：
├── [ ] 是否使用了索引？
├── [ ] 是否有全表扫描？
├── [ ] 是否有临时表？
├── [ ] JOIN顺序是否合理？
├── [ ] 子查询是否可优化？
└── [ ] 排序是否使用索引？

sqlite数据库性能监控规划：

1. 监控指标
├── 查询响应时间
├── 查询吞吐量
├── 索引命中率
├── 全表扫描次数
└── 慢查询数量

2. 监控方法
├── 应用层日志
├── 数据库日志
├── PRAGMA命令
└── 定期分析

3. 告警阈值
├── 慢查询：>1秒
├── 全表扫描：>1000行
├── 索引命中率：<80% └── 响应时间：>500ms

4. 优化流程
├── 识别慢查询
├── 分析执行计划
├── 制定优化方案
├── 实施优化
└── 验证效果

性能监控脚本：
#!/bin/bash
# perf_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: http://www.fgedu.net.cn

DB=”/sqlite/fgdata/fgedudb.db”

echo “=== SQLite Performance Monitor ===”
echo “Time: $(date)”

echo “Database Size:”
sqlite3 $DB “SELECT (page_count * page_size) / 1024.0 / 1024.0 as size_mb FROM pragma_page_count, pragma_page_size;”

echo “Index Stats:”
sqlite3 $DB “SELECT * FROM sqlite_stat1 LIMIT 10;”

echo “Integrity Check:”
sqlite3 $DB “PRAGMA quick_check;”

创建测试表：
sqlite> CREATE TABLE fgedu_orders (
…> id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
…> order_no TEXT NOT NULL,
…> user_id INTEGER NOT NULL,
…> product_id INTEGER NOT NULL,
…> quantity INTEGER DEFAULT 1,
…> price REAL NOT NULL,
…> status TEXT DEFAULT ‘pending’,
…> created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
…> );

创建单列索引：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_user_id ON fgedu_orders(user_id);

sqlite> CREATE INDEX idx_orders_status ON fgedu_orders(status);

创建唯一索引：
sqlite> CREATE UNIQUE INDEX idx_orders_order_no ON fgedu_orders(order_no);

创建复合索引：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_user_status ON fgedu_orders(user_id, status);

sqlite> CREATE INDEX idx_orders_created ON fgedu_orders(created_at DESC);

创建部分索引：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_pending ON fgedu_orders(user_id)
…> WHERE status = ‘pending’;

创建表达式索引：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_month ON fgedu_orders(strftime(‘%Y-%m’, created_at));

查看索引：
sqlite> .indices fgedu_orders
idx_orders_created
idx_orders_order_no
idx_orders_pending
idx_orders_status
idx_orders_user_id
idx_orders_user_status

查看索引定义：
sqlite> .schema idx_orders_user_status
CREATE INDEX idx_orders_user_status ON fgedu_orders(user_id, status);

重建索引：
sqlite> REINDEX idx_orders_user_id;

sqlite> REINDEX fgedu_orders;

删除索引：
sqlite> DROP INDEX IF EXISTS idx_orders_month;

更新统计信息：
sqlite> ANALYZE;

sqlite> ANALYZE fgedu_orders;

查看统计信息：
sqlite> SELECT * FROM sqlite_stat1 WHERE tbl = ‘fgedu_orders’;
tbl idx stat
———– ———————- ———–
fgedu_orders idx_orders_user_id 100000 10
fgedu_orders idx_orders_status 100000 33333
fgedu_orders idx_orders_user_status 100000 10 2

查看索引使用情况：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100 AND status = ‘pending’;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_status (user_id=? AND status=?)

索引维护脚本：
#!/bin/bash
# index_maintenance.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: http://www.fgedu.net.cn

DB=”/sqlite/fgdata/fgedudb.db”

echo “=== Index Maintenance ===”
echo “Time: $(date)”

echo “Updating statistics…”
sqlite3 $DB “ANALYZE;”

echo “Index list:”
sqlite3 $DB “SELECT name, tbl_name FROM sqlite_master WHERE type=’index’ AND name NOT LIKE ‘sqlite_%’;”

echo “Index statistics:”
sqlite3 $DB “SELECT * FROM sqlite_stat1;”

echo “Maintenance completed”

分析简单查询：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE id = 1000;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INTEGER PRIMARY KEY (rowid=?)

分析条件查询：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

分析复合条件查询：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders
…> WHERE user_id = 100 AND status = ‘pending’;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_status (user_id=? AND status=?)

分析排序查询：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_created

分析JOIN查询：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN
…> SELECT u.username, o.order_no, o.price
…> FROM fgedu_users u
…> JOIN fgedu_orders o ON u.id = o.user_id
…> WHERE u.status = 1;
QUERY PLAN
|–SEARCH TABLE fgedu_users AS u USING INDEX idx_users_status (status=?)
`–SEARCH TABLE fgedu_orders AS o USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

分析聚合查询：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN
…> SELECT user_id, COUNT(*) as order_count, SUM(price) as total
…> FROM fgedu_orders
…> GROUP BY user_id
…> ORDER BY total DESC;
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_orders USING COVERING INDEX idx_orders_user_id
`–USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY

分析子查询：
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN
…> SELECT * FROM fgedu_users
…> WHERE id IN (SELECT user_id FROM fgedu_orders WHERE status = ‘pending’);
QUERY PLAN
|–SEARCH TABLE fgedu_users USING INTEGER PRIMARY KEY (rowid=?)
`–SCAN TABLE fgedu_orders USING COVERING INDEX idx_orders_user_status

优化前：全表扫描
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE price > 100;
QUERY PLAN
`–SCAN TABLE fgedu_orders

创建索引优化：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_price ON fgedu_orders(price);

优化后：索引扫描
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE price > 100;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_price (price>?)

优化前：排序使用临时表
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100 ORDER BY created_at;
QUERY PLAN
|–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)
`–USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY

创建复合索引优化：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_user_created ON fgedu_orders(user_id, created_at);

优化后：索引排序
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100 ORDER BY created_at;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_created (user_id=?)

优化前：覆盖索引
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT user_id, status FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING COVERING INDEX idx_orders_user_status (user_id=?)

优化1：避免SELECT *
— 优化前
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

— 优化后：只选择需要的列
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT order_no, price FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING COVERING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

优化2：使用覆盖索引
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_cover ON fgedu_orders(user_id, order_no, price);

sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT order_no, price FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING COVERING INDEX idx_orders_cover (user_id=?)

优化3：避免函数操作
— 优化前：函数导致索引失效
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE strftime(‘%Y-%m’, created_at) = ‘2024-04’;
QUERY PLAN
`–SCAN TABLE fgedu_orders

— 优化后：范围查询
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders
…> WHERE created_at >= ‘2024-04-01’ AND created_at < '2024-05-01'; QUERY PLAN `--SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_created (created_at>? AND created_at EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_users
…> WHERE id IN (SELECT user_id FROM fgedu_orders);
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_users
`–SCAN TABLE fgedu_orders USING COVERING INDEX idx_orders_user_id

— 优化后
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_users u
…> WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM fgedu_orders o WHERE o.user_id = u.id);
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_users AS u
`–CORRELATED SCALAR SUBQUERY 1
`–SEARCH TABLE fgedu_orders AS o USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

慢查询分析脚本：
#!/bin/bash
# slow_query_analyze.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: http://www.fgedu.net.cn

DB=”/sqlite/fgdata/fgedudb.db”

echo “=== Slow Query Analysis ===”
echo “Time: $(date)”

# 测试查询1
echo “Query 1: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100”
time sqlite3 $DB “SELECT COUNT(*) FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;”
sqlite3 $DB “EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100;”

# 测试查询2
echo “Query 2: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE status = ‘pending'”
time sqlite3 $DB “SELECT COUNT(*) FROM fgedu_orders WHERE status = ‘pending’;”
sqlite3 $DB “EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE status = ‘pending’;”

# 测试查询3
echo “Query 3: SELECT * FROM fgedu_orders ORDER BY created_at DESC LIMIT 10”
time sqlite3 $DB “SELECT id, order_no FROM fgedu_orders ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;”
sqlite3 $DB “EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;”

echo “Analysis completed”

执行结果：
$ ./slow_query_analyze.sh
=== Slow Query Analysis ===
Time: Mon Apr 8 11:00:00 CST 2024
Query 1: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100
COUNT(*)
——–
15
real 0m0.005s
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

场景：电商订单系统查询慢

问题分析：
1. 查询用户订单列表慢
2. 查询待处理订单慢
3. 订单统计查询慢

初始索引：
├── PRIMARY KEY (id)
└── UNIQUE (order_no)

优化方案：

1. 用户订单查询优化：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_user_created ON fgedu_orders(user_id, created_at DESC);

— 优化前
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100 ORDER BY created_at DESC;
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_orders
`–USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY

— 优化后
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE user_id = 100 ORDER BY created_at DESC;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_created (user_id=?)

2. 待处理订单查询优化：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_status_created ON fgedu_orders(status, created_at);

— 优化前
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE status = ‘pending’ ORDER BY created_at;
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_orders
`–USE TEMP B-TREE FOR ORDER BY

— 优化后
sqlite> EXPLAIN QUERY PLAN SELECT * FROM fgedu_orders WHERE status = ‘pending’ ORDER BY created_at;
QUERY PLAN
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_status_created (status=?)

3. 订单统计优化：
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_user_status_price ON fgedu_orders(user_id, status, price);

性能对比：
┌─────────────────┬──────────┬──────────┐
│ 查询 │ 优化前 │ 优化后 │
├─────────────────┼──────────┼──────────┤
│ 用户订单列表 │ 500ms │ 5ms │
│ 待处理订单 │ 1000ms │ 10ms │
│ 订单统计 │ 2000ms │ 20ms │
└─────────────────┴──────────┴──────────┘

场景：用户消费统计报表

原始查询：
sqlite> SELECT
…> u.username,
…> COUNT(o.id) as order_count,
…> SUM(o.price) as total_amount,
…> AVG(o.price) as avg_amount
…> FROM fgedu_users u
…> LEFT JOIN fgedu_orders o ON u.id = o.user_id
…> GROUP BY u.id
…> ORDER BY total_amount DESC;

执行计划：
QUERY PLAN
|–SCAN TABLE fgedu_users
`–SEARCH TABLE fgedu_orders USING INDEX idx_orders_user_id (user_id=?)

优化方案1：使用覆盖索引
sqlite> CREATE INDEX idx_orders_user_stats ON fgedu_orders(user_id, price);

优化方案2：预计算统计
sqlite> CREATE TABLE fgedu_user_stats (
…> user_id INTEGER PRIMARY KEY,
…> order_count INTEGER DEFAULT 0,
…> total_amount REAL DEFAULT 0,
…> updated_at DATETIME
…> );

sqlite> INSERT INTO fgedu_user_stats (user_id, order_count, total_amount)
…> SELECT user_id, COUNT(*), SUM(price)
…> FROM fgedu_orders
…> GROUP BY user_id;

优化后查询：
sqlite> SELECT
…> u.username,
…> s.order_count,
…> s.total_amount,
…> s.total_amount / s.order_count as avg_amount
…> FROM fgedu_users u
…> JOIN fgedu_user_stats s ON u.id = s.user_id
…> ORDER BY s.total_amount DESC;

性能对比：
┌─────────────────┬──────────┬──────────┐
│ 方案 │ 执行时间 │ 扫描行数 │
├─────────────────┼──────────┼──────────┤
│ 原始查询 │ 2000ms │ 100000 │
│ 覆盖索引 │ 500ms │ 100000 │
│ 预计算统计 │ 10ms │ 10000 │
└─────────────────┴──────────┴──────────┘

场景：Web应用数据库性能优化

初始状态：
├── TPS: 50
├── 平均响应时间: 500ms
├── 慢查询率: 10%
└── 错误率: 5%

优化步骤：

1. 启用WAL模式：
sqlite> PRAGMA journal_mode = WAL;

2. 配置缓存：
sqlite> PRAGMA cache_size = -64000;

3. 创建必要索引：
sqlite> ANALYZE;
sqlite> — 根据慢查询创建索引

4. 优化查询：
sqlite> — 重写慢查询
sqlite> — 使用覆盖索引

5. 配置连接池：
pool_size = 20
max_overflow = 10

优化后状态：
├── TPS: 500
├── 平均响应时间: 50ms
├── 慢查询率: 0.1%
└── 错误率: 0.01%

性能提升：
├── TPS提升: 10倍
├── 响应时间降低: 90%
├── 慢查询率降低: 99%
└── 错误率降低: 99.8%

优化脚本：
#!/bin/bash
# db_optimize.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: http://www.fgedu.net.cn

DB=”/sqlite/fgdata/fgedudb.db”

echo “=== Database Optimization ===”

sqlite3 $DB <

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 sqlite数据库索引最佳实践

基于多年的实践经验，以下是sqlite数据库索引的最佳实践总结。学习交流加群风哥QQ113257174

5.1.1 索引最佳实践总结

5.2 sqlite数据库查询优化技巧

以下是sqlite数据库查询优化的技巧总结。from sqlite视频:www.itpux.com

5.2.1 查询优化技巧汇总

5.3 sqlite数据库性能优化总结

综合各种因素，以下是sqlite数据库性能优化的总结。更多视频教程www.fgedu.net.cn

5.3.1 性能优化总结