Android에서 대용량 데이터베이스 다루기

Question

현재 매우 큰 데이터베이스를 만들 가능성이있는 앱을 개발 중입니다. 몇 가지 추가 공간을 허용하기 위해 SD 카드에 앱을 설치할 계획이었습니다. 최근의 거래는 좋은 생각이 아닐 수도 있다고 경고했습니다. 이 행동 방침의 위험을 완화하기 위해 취할 수있는 조치가 있습니까? 아니면 더 좋은 대안이 있습니까?

Answer 1

제목이 (저자가 아님)이 comprehensive post입니다.

전반적으로 SQLite는 파일에 액세스하기위한 SQL 메커니즘이라는 것을 전제로해야한다고 생각합니다. APK 전체에 대한 현재 시장 한도는 50MB입니다. 내부 메모리에 설치하는 경우 APK 크기의 2 배가 필요합니다. sdcard에 설치하려면 명시된 APK 크기 만 있으면됩니다. SQLite는이 파일을 통해 단지 추상화이기 때문에 당신이 등을 선택, 삽입, 업데이트를 수행 할 때, 당신은) 쓰기 비용 2. 읽을 sdcard에 초래 될 것이다) 1 : 여기

당신이에 대해 작업 할 것입니다 성능을 기준으로 soft limit of 10000 records에 대한 언급을 보았습니다. 이 기사는 약간 오래되었으므로 가능성이 높아졌습니다.

그 외의 경우, 가능한 것이 무엇인지 확인하기 위해 몇 가지 테스트를 설정해야 할 것입니다. Google의 간단한 검색 결과 현재까지 어떤 벤치 마크도 표시되지 않았습니다.

Answer 2

이전에 지적했듯이 SQLite는 당신이 찾고있는 기능을 작은 라이브러리에 포함하고 있습니다. 단순한 파일 액세스를 SQL API를 통해 안정적이고 복구 가능한 트랜잭션 데이터 액세스로 대체하도록 설계되었습니다. 그들의 main page에 대한 요약이 있습니다.

말 그대로 SQLite를 사용하는 수천 개의 프로젝트가 있습니다. 데이터 세트가 매우 커질 경우 (100-200MB 이상) Berkeley DB를 옵션으로 사용하는 것이 좋습니다. Berkeley DB는 최근 SQL API에 대한 지원을 시작했으며 이는 SQLite와 완벽하게 호환됩니다. SQLite SQL 파서, 쿼리 플래너 및 실행 프로그램이 제공하는 기능 외에도 Berkeley DB가 잘 알고있는 안정성과 확장 성을 얻을 수 있습니다. 우리는 SQLite로 행복하게 시작한 몇몇 고객을 보유하고 있습니다. SQLite에서 사용할 수없는 추가 동시성, 확장 성 및 안정성이 필요하다는 것을 깨달았을 때 SQLite 라이브러리를 BDB 라이브러리로 대체하고 응용 프로그램을 다시 컴파일 한 후 며칠 내에 버클리에서 테스트 및 실행했습니다.

저는 Berkeley DB의 제품 관리자 중 한 명입니다. 그래서 조금 편견이 있습니다. :-) 그러나 BDB SQL API를 구현하여 Berkeley DB의 동시성, 안정성 및 확장 성과 결합 된 SQLite의 편재성 및 사용 편의성을 사용자에게 최상의 차원으로 제공 할 수있었습니다. 특히 대규모 데이터 세트를 사용하는 경우 Berkeley DB는 응용 프로그램 성능의 모든 차이를 만들 수 있습니다.

Answer 3

위에서 언급했듯이 Android에서 Java Edition이 아닌 Berkeley DB를 사용할 수 있습니다. 사소한 조정이 필요하기 때문에 크로스 컴파일 프로세스 here의 단계를 설명했습니다.