有关数据库的优化
首先这些优化全都是抛开所有的第三方来论述的，因为倘若你使用了第三方的ORM，那么通常他们都有自己的优化方式
1.索引
首先我们要来认识一下索引，索引其实就是我们小时候查字段的时候，翻查某个单词的手看其首字母然后快速的定位到它的范围，而不用去翻正本字典去查，大大的节省了我们的查询时间
平衡二叉树
为了引出之后的B-和B+我们先来看下平衡二叉树
最多只有两个子节点的搜索树，左子节点<根节点<右子节点，这样我们查询一个数值，时间复杂度就是层数，比如查询9，我们只要从根节点开始比较三次就可以找到他的位置。
阶数：子节点的个数
深度：就是层数，各个子节点的深度是不一样的
B树
B-树和B+树
我们通常使用的数据库都是基于这两种树的结
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B-树
首先B-树就是B树，与一般二叉树不同的是，它的节点上的子节点个数和节点内的关键字个数不同，这是一种一般用于磁盘文件系统的多叉平衡树
每个节点的关键字个数至少为M/2 -1 个最多为M - 1，其实这个可以理解，比如孩子是3，5，7的三阶B树，阶数M = 3， 那么父节点里最多只有两个关键字4，6， M-1 = 2，最少为M/2 - 1 = 1个，要么4，要么6。
根节点的儿子数最少2个最多M个
依然符合的规则是左<根<右，只不过在一个节点中可能不只有两个指针，可能有多个指针。
B-树/B树
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B+树
与B-树不同的是，B+树是自底向上插入
B+树
只需要遍历子节点即可，子节点中包含了所有父节点中的信息
索引优点
* 大大的节省了搜索的时间
* 使得表和表之间有连接，整个数据库完整性的到加强
索引缺点
* 占用了空间，因为我们需要为索引专门的去建立一张表
* 创建索引需要时间，不过一般我们就只在开始的时候创建一次
* 索引的维护成本比较高，因为随着数据库的不断更新，我们也需要去动态的维护索引。
索引优化的建议
- 在经常需要搜索的列上建立索引
- 对于TEXT和IMAGE等字段不建立索引，因为长短不定
- 对于更新操作比查询操作来的更频繁的列不创建索引
- 不应该使用在较小的表上
SQLite的索引创建方法
我们在创建数据库的时候，系统会为我们创建一个默认的隐式索引，我们可以根据自我的需要创建索引
单列索引
单列索引是一个只基于表的一个列上创建的索引。基本语法如下：
CREATE INDEX index_name
ON table_name (column_name);
唯一索引
使用唯一索引不仅是为了性能，同时也为了数据的完整性。唯一索引不允许任何重复的值插入到表中。基本语法如下：
CREATE UNIQUE INDEX index_name
on table_name (column_name);
组合索引
组合索引是基于一个表的两个或多个列上创建的索引。基本语法如下：
CREATE INDEX index_name
on table_name (column1, column2);
删除索引
DROP INDEX index_name;
2.SQL语句编译
比如我们想要在一张表中连续不断的去插入数值的话，我们会不断的去循环调用insert sql语句，但是这样会导致sql语句循环的进行编译，其实我们大可不必。
我们可以选择复用SQLiteStatement
private void insertWithPreCompiledStatement(SQLiteDatabase db) {
String sql = "INSERT INTO " + TableDefine.TABLE_RECORD + "( " + TableDefine.COLUMN_INSERT_TIME + ") VALUES(?)";
SQLiteStatement statement = db.compileStatement(sql);
int count = 0;
while (count < 100) {
count++;
statement.clearBindings();
statement.bindLong(1, System.currentTimeMillis());
statement.executeInsert();
}
}
3. 批量事务处理
我们知道每一次的数据库操作都是一次事务，因此我们使用批量事务的方式来减少磁盘的读写次数
4. 精简查询和增加查询条件
尽量不要通过多条查询语句才能够查询到结果，将多条SQL语句并成一条，当然一条SQL语句中如果包含过多，那么就会导致出现语句过长的错误。
并且尽量增加查询的条件，比如增加limit = 1，可以让系统子啊查询到一条数据之后不继续往下查询。
5. 不要让getColumnIndex在sql语句中出现
提前将getColumnIndex这一步操作做完，可以大幅提高速度。
6.数据库结构的优化
设计数据库的时候尽量做到不要为之后埋坑，出现大数据多表查询那是相当坑的一件事情，一定要做好关联表的结构，其实这个关联表本身也起到了索引的作用。
