SQLDelight批量插入1万行数据耗时久或死锁如何优化？

• 核心不是死锁，是单条循环插入的性能开销过大：你当前的写法即使包裹在事务中，每次循环调用单条save语句，都会重复生成PreparedStatement、绑定参数的开销，1万次累加后耗时过长，很容易触发超时、ANR类异常。
• 如果两个表的插入逻辑拆分在不同事务、且不同线程并发执行时，才可能出现事务锁竞争导致的死锁，你当前贴出的单表事务代码不存在该风险。
• 若表上存在多个索引，每次执行INSERT OR REPLACE都需要同步更新所有索引，1万次操作的索引更新开销会被进一步放大。

1. 改用SQLDelight批量插入语法 #

重写.sq文件中的插入语句，使用SQLDelight内置的<values>标签支持批量参数：

saveBatch:
INSERT OR REPLACE INTO TableA VALUES ?
<values>
,?
</values>;

Kotlin调用时直接传入整个数据集，无需循环执行单条插入：

val tableAQueries = database.tableAQueries
withContext(Dispatchers.IO) {
    tableAQueries.transaction {
        // 直接传入整个列表，仅执行一次SQL
        tableAQueries.saveBatch(rows)
    }
}

该优化可以把一万次SQL执行降为1次，性能提升至少10倍以上。

2. 超大批次拆分 #

如果单批次数据量超过5000行，建议拆分多批执行，比如每2000行为一批插入，避免单条SQL语句过长导致的数据库解析开销。

3. 事务与数据库配置优化 #

• 把两个表的插入逻辑合并到同一个事务中，避免多次开启、提交事务的开销，同时彻底避免跨事务的锁竞争死锁风险。
• 若数据为可复现的缓存类数据，批量插入前临时执行PRAGMA synchronous = OFF关闭磁盘同步校验，插入完成后恢复原有配置，可大幅降低IO耗时。
• 调用事务时添加exclusive = true参数，开启排他事务，避免其他读操作抢占锁资源：

  tableAQueries.transaction(exclusive = true) {
      // 插入逻辑
  }
  

4. 索引优化 #

插入前临时删除表上非必要的索引，插入完成后再重建索引，比每次插入同步更新索引的效率高30%以上。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sean