面试题：iOS开发中优化SQLite复杂查询性能的策略

索引的使用

分析查询语句：仔细分析频繁执行的多表关联查询语句，确定哪些列在 WHERE 子句、JOIN 条件中被频繁使用。例如，假设我们有三张表 TableA、TableB 和 TableC，查询语句如下：

SELECT * 
FROM TableA 
JOIN TableB ON TableA.id = TableB.a_id 
JOIN TableC ON TableB.id = TableC.b_id 
WHERE TableA.category = 'SomeCategory' AND TableC.status = 'Active';

在这个查询中，TableA.id、TableB.a_id、TableB.id、TableC.b_id、TableA.category 和 TableC.status 这些列在 JOIN 条件或 WHERE 子句中被使用。 2. 创建索引：针对上述确定的列创建索引。在 SQLite 中，可以使用以下语句创建索引：

-- 为 TableA 的 id 和 category 列创建复合索引
CREATE INDEX idx_a_id_category ON TableA (id, category); 
-- 为 TableB 的 a_id 和 id 列创建复合索引
CREATE INDEX idx_b_a_id_id ON TableB (a_id, id); 
-- 为 TableC 的 b_id 和 status 列创建复合索引
CREATE INDEX idx_c_b_id_status ON TableC (b_id, status);

复合索引的顺序很重要，一般将选择性高（重复值少）的列放在前面。

查询语句的优化

减少选择列：只选择需要的列，而不是使用 SELECT *。例如，如果只需要 TableA 的 name 列、TableB 的 description 列和 TableC 的 price 列，查询语句应如下：

SELECT TableA.name, TableB.description, TableC.price 
FROM TableA 
JOIN TableB ON TableA.id = TableB.a_id 
JOIN TableC ON TableB.id = TableC.b_id 
WHERE TableA.category = 'SomeCategory' AND TableC.status = 'Active';

这样可以减少数据传输量和处理量。 2. 合理使用 JOIN 类型：确保使用正确的 JOIN 类型。如果不需要返回不匹配的行，优先使用 INNER JOIN 而不是 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN，因为 INNER JOIN 通常性能更好。 3. 子查询优化：如果查询中包含子查询，尽量将其改写为 JOIN。例如，将子查询：

SELECT * 
FROM TableA 
WHERE TableA.id IN (SELECT a_id FROM TableB WHERE TableB.type = 'SomeType');

改写为 JOIN：

SELECT TableA.* 
FROM TableA 
JOIN TableB ON TableA.id = TableB.a_id 
WHERE TableB.type = 'SomeType';

缓存机制的设计

内存缓存：可以使用 iOS 提供的 NSCache 来缓存查询结果。例如，创建一个单例类来管理缓存：

class QueryCache {
    static let shared = QueryCache()
    private let cache = NSCache<NSString, AnyObject>()
    
    func getCachedResult(for key: String) -> AnyObject? {
        return cache.object(forKey: key as NSString)
    }
    
    func cacheResult(_ result: AnyObject, for key: String) {
        cache.setObject(result, forKey: key as NSString)
    }
}

在执行查询前，先检查缓存：

let query = "SELECT * FROM TableA JOIN TableB ON TableA.id = TableB.a_id JOIN TableC ON TableB.id = TableC.b_id WHERE TableA.category = 'SomeCategory' AND TableC.status = 'Active'"
if let cachedResult = QueryCache.shared.getCachedResult(for: query) {
    // 使用缓存结果
    return cachedResult
} else {
    // 执行查询
    let db = try! Connection("your_database.db")
    let results = try! db.prepare(query)
    var resultArray = [Any]()
    for row in results {
        resultArray.append(row)
    }
    let resultObject = resultArray as AnyObject
    QueryCache.shared.cacheResult(resultObject, for: query)
    return resultObject
}

磁盘缓存：对于较大的数据量或需要持久化的缓存，可以使用文件系统进行磁盘缓存。将查询结果序列化为文件，下次查询时先检查文件是否存在且有效。例如，使用 NSKeyedArchiver 和 NSKeyedUnarchiver 来序列化和反序列化数据：

func cacheResultToDisk(_ result: Any, for key: String) {
    let filePath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(.cachesDirectory, .userDomainMask, true)[0] + "/\(key).cache"
    let data = try? NSKeyedArchiver.archivedData(withRootObject: result, requiringSecureCoding: false)
    try? data?.write(to: URL(fileURLWithPath: filePath))
}

func getCachedResultFromDisk(for key: String) -> Any? {
    let filePath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(.cachesDirectory, .userDomainMask, true)[0] + "/\(key).cache"
    guard let data = try? Data(contentsOf: URL(fileURLWithPath: filePath)),
          let result = try? NSKeyedUnarchiver.unarchivedObject(ofClass: NSArray.self, from: data) else {
        return nil
    }
    return result
}

同样，在执行查询前先检查磁盘缓存：

let query = "SELECT * FROM TableA JOIN TableB ON TableA.id = TableB.a_id JOIN TableC ON TableB.id = TableC.b_id WHERE TableA.category = 'SomeCategory' AND TableC.status = 'Active'"
if let cachedResult = getCachedResultFromDisk(for: query) {
    // 使用缓存结果
    return cachedResult
} else {
    // 执行查询
    let db = try! Connection("your_database.db")
    let results = try! db.prepare(query)
    var resultArray = [Any]()
    for row in results {
        resultArray.append(row)
    }
    cacheResultToDisk(resultArray, for: query)
    return resultArray
}

以上是优化 iOS 应用中 SQLite 多表关联复杂查询性能的一些策略及代码示例。实际应用中，还需要根据具体的业务需求和数据特点进行调整。

星途面试题库

面试题：iOS开发中优化SQLite复杂查询性能的策略

知识考点

面试题答案

索引的使用

查询语句的优化

缓存机制的设计