相关接口说明：

sqlite3_open()
通常这个函数被第一个调用，这个操作打开一个数据库文件的链接，输出一个database connection对象，database connection对象在调用之后的接口时使用。
函数原型：
int sqlite3_open(
const char *filename,/*Database filename (UTF-8) */
sqlite3 **ppDb /* OUT:sqlite db handle */
);
int sqlite3_open16(
const void *filename,/*Database filename (UTF-16) */
sqlite3 **ppDb /* OUT:sqlite db handle */
);
int sqlite3_open_v2(
constchar *filename,/* Database filename(UTF-8) */
sqlite3 **ppDb,/* OUT:sqlite db handle */
intflags,/* Flags */
const char *zVfs /* Name ofVFS module to use */
);
通过filename参数指定要打开的数据库，sqlite3_open()和sqlite3_open_v2()的filename参数是utf8编码格式，sqlite3_open16()的filename参数是UTF-16编码。
如果成功，sqlite3*被创建，返回值sqlITE_OK，如果失败，返回错误码，调用sqlite3_errmsg() 或 sqlite3_errmsg16()将得到错误信息。
无论成功与否， database connection句柄资源已经被分配，在不使用时应该将数据库连接句柄传递给sqlite3_close()释放资源。

sqlite3_open_v2的第三个参数，有3个值和其他的值（sqlITE_OPEN_NOMUTEX,sqlITE_OPEN_FULLMUTEX,sqlITE_OPEN_SHAREDCACHE,sqlITE_OPEN_PRIVATECACHE,and/or sqlITE_OPEN）组合：
sqlITE_OPEN_READONLY
sqlITE_OPEN_READWRITE
sqlITE_OPEN_READWRITE | sqlITE_OPEN_CREATE
如何不是用上面的3个值之一和其他值组合，其行为是未定义的。

sqlite3_prepare()
这个操作第一个参数输入database connection对象，第二个参数输入sql语句，该接口将输入的sql语句转变成prepared statement对象，输出prepared statement对象，在调用之后的接口时使用，记住，这个函数不执行sql语句，只为执行sql做准备。
函数原型：
int sqlite3_prepare(
sqlite3 *db,/*Database handle */
const char *zsql,/* sqlstatement,UTF-8 encoded */
intnByte,/* Maximum length ofzsql in bytes. */
sqlite3_stmt **ppStmt,/* OUT:Statement handle */
const char **pzTail /* OUT:Pointer to unused portion of zsql */
);
int sqlite3_prepare_v2(
sqlite3 *db,/* Maximum length of zsql in bytes. */
sqlite3_stmt **ppStmt,/* OUT:Statement handle */
const char **pzTail /* OUT:Pointer to unused portion of zsql */
);
int sqlite3_prepare16(
sqlite3 *db,/*Database handle */
const void *zsql,UTF-16 encoded */
intnByte,/* OUT:Statement handle */
const void **pzTail /* OUT:Pointer to unused portion of zsql */
);
int sqlite3_prepare16_v2(
sqlite3 *db,/* OUT:Statement handle */
const void **pzTail /* OUT: Pointer to unused portion of zsql*/
);

sqlite3_step()
这个操作执行sqlite3_prepare()接口返回的prepared statement，如果是SELECT操作，结果集的第一行将被返回，如果想得到第二行，还须再调用一次该函数，也就是每调用一次返回一行，直到完成。
有些操作仅需调用1次该函数，如：INSERT,UPDATE,DELETE语句。
使用老接口得到的statement，执行sqlite3_step返回sqlITE_BUSY,sqlITE_DONE,sqlITE_ROW,sqlITE_ERROR,or sqlITE_MISUSE；
使用v2接口得到的statement，执行sqlite3_step返回任意的result code或extended result codes。

sqlite3_column()
sqlite3接口并没有sqlite3_column()函数，这里所说的是一组函数：
sqlite3_column_blob()
sqlite3_column_bytes()
sqlite3_column_bytes16()
sqlite3_column_count()
sqlite3_column_double()
sqlite3_column_int()
sqlite3_column_int64()
sqlite3_column_text()
sqlite3_column_text16()
sqlite3_column_type()
sqlite3_column_value()
这个操作输入执行过sqlite3_step()的prepared statement对象，返回单列的结果，要得到一行中全部列的值需要调用多次这个函数。

sqlite3_finalize()
销毁之前调用sqlite3_prepare()创建的prepared statement，prepared statement必须由该函数销毁，否则会导致内存泄露。

sqlite3_close()
关闭之前调用sqlite3_open()创建的database connection，在调用该函数之前，必须保证所有的prepared statements都被finalized。

开发sqlite应用一般的流程：
首先用sqlite3_open()创建一个数据库连接，该函数根据输入参数可以打开一个已存在的数据库，也可以创建一个新的数据库文件。不用数据库的时候记得调用 sqlite3_close() 关闭数据库连接。
执行一个sql statement，有以下步骤：
1. 调用sqlite3_prepare()创建 preparedstatement。
2. 调用sqlite3_step()一次或多次执行preparedstatement。
3. 对于查询操作，在两次sqlite3_step()之间调用sqlite3_column()获取结果。
4. 调用sqlite3_finalize()销毁preparedstatement。

在调用 sqlite3_step()之后，可以调用sqlite3_reset()初始化prepared statement。
很多时候，每次调用的sql语句都是相似的，比如使用INSERT语句，每次执行只是插入不同的值，为了适应这种灵活性，sqlite允许sql statements带参数，在执行statements前给这些参数绑定一个值，绑定的值在 prepared statement第二次执行的时候还可以改变。

获得错误信息的函数：
int sqlite3_errcode(sqlite3 *db);
int sqlite3_extended_errcode(sqlite3 *db);
const char *sqlite3_errmsg(sqlite3*);
const void *sqlite3_errmsg16(sqlite3*);

三．sqlite3的线程模式
sqlite支持3种不同的线程模式：
Single-thread：这种模式下，所有的互斥被禁用，多线程使用sqlite是不安全的。
Multi-thread：这种模式下，sqlite可以安全地用于多线程，但多个线程不能共享一个database connect。
Serialized：这种模式下，sqlite可以安全地用于多线程，无限制。

sqlite线程模式的选择可以在编译时（当sqlitelibrary 源码被编译时）或启动时（使用sqlite的应用初始化时）或运行时（新的 database connection被创建时）。
一般来说，运行时覆盖启动时，启动时覆盖编译时，不过，Single-thread模式一旦被选择了，就不能被重改。

编译时设置线程模式：
用sqlITE_THREADSAFE选择线程模式，
如果sqlITE_THREADSAFE没有被设置或设置了-DsqlITE_THREADSAF=1，则是Serialized模式；
如果设置了-DsqlITE_THREADSAF=0，线程模式是Single-thread；
如果设置了-DsqlITE_THREADSAF=2，线程模式是Multi-thread.

启动时设置线程模式：
假设编译时线程模式被设置为非Single-thread模式，在初始化时可以调用sqlite3_config()改变线程模式，参数可以为sqlITE_CONFIG_SINGLETHREA，sqlITE_CONFIG_MULTITH，sqlITE_CONFIG_SERIALIZED.

运行时设置线程模式：
如果Single-thread模式在编译时和启动时都没被设置，则可以在database connections被创建时设置Multi-thread或Serialized模式，但不可以降级设置为Single-thread模式，也不可以升级编译时或启动时设置的Single-thread模式。
sqlite3_open_v2()的第三个参数决定单个databaseconnection的线程模式，sqlITE_OPEN_NOMUTEX使database connection为Multi-thread模式，sqlITE_OPEN_FULLMUTE使database connection为Serialized模式。
如果不指定模式或使用sqlite3_open()或sqlite3_open16()接口，线程模式为编译时或启动时设置的模式。

在IOS上的示例：
先说下初衷吧，实际上我经常看到有人抱怨sqlite不支持多线程。而在iOS开发时，为了不阻塞主线程，数据库访问必须移到子线程中。为了解决这个矛盾，很有必要对此一探究竟。

关于这个问题，最权威的解答当然是sqlite官网上的“Is SQLite threadsafe?”这个问答。
简单来说，从3.3.1版本开始，它就是线程安全的了。而iOS的SQLite版本没有低于这个版本的：

3.4.0 - iPhone OS 2.2.1
3.6.12 - iPhone OS 3.0 / 3.1
3.6.22 - iPhone OS 4.0
3.6.23.2 - iPhone OS 4.1 / 4.2
3.7.2 - iPhone OS 4.3
3.7.7 - iPhone OS 5.0

当然，你也可以自己编译最新版本。只是我发现自己编译出来的3.7.8居然比iOS 4.3.3内置的3.7.2慢了一半，不知道苹果做了什么优化。 发现是我编译成了debug版本，改成release后性能比内置版本高5%左右，不过构建出来的app会大420k左右。

不过这个线程安全仍然是有限制的，在这篇 《Is SQLite thread-safe?》 里有详细的解释。
另一篇重要的文档就是 《SQLite And Multiple Threads》 。它指出sqlite支持3种线程模式：

1. 单线程：禁用所有的mutex锁，并发使用时会出错。当sqlite编译时加了sqlITE_THREADSAFE=0参数，或者在初始化sqlite前调用sqlite3_config(sqlITE_CONFIG_SINGLETHREAD)时启用。
   
2. 多线程：只要一个数据库连接不被多个线程同时使用就是安全的。源码中是启用bCoreMutex，禁用bFullMutex。实际上就是禁用数据库连接和prepared statement（准备好的语句）上的锁，因此不能在多个线程中并发使用同一个数据库连接或prepared statement。当sqlite编译时加了sqlITE_THREADSAFE=2参数时默认启用。若sqlITE_THREADSAFE不为0，可以在初始化sqlite前，调用sqlite3_config(sqlITE_CONFIG_MULTITHREAD)启用；或者在创建数据库连接时，设置sqlITE_OPEN_NOMUTEX flag。
   
3. 串行：启用所有的锁，包括bCoreMutex和bFullMutex。因为数据库连接和prepared statement都已加锁，所以多线程使用这些对象时没法并发，也就变成串行了。当sqlite编译时加了sqlITE_THREADSAFE=1参数时默认启用。若sqlITE_THREADSAFE不为0，可以在初始化sqlite前，调用sqlite3_config(sqlITE_CONFIG_SERIALIZED)启用；或者在创建数据库连接时，设置sqlITE_OPEN_FULLMUTEX flag。
   

而这里所说的初始化是指调用sqlite3_initialize()函数，这个函数在调用sqlite3_open()时会自动调用，且只有第一次调用是有效的。
另一个要说明的是prepared statement，它是由数据库连接（的pager）来管理的，使用它也可看成使用这个数据库连接。因此在多线程模式下，并发对同一个数据库连接调用sqlite3_prepare_v2()来创建prepared statement，或者对同一个数据库连接的任何prepared statement并发调用sqlite3_bind_*()和sqlite3_step()等函数都会出错（在iOS上，该线程会出现EXC_BAD_ACCESS而中止）。这种错误无关读写，就是只读也会出错。文档中给出的安全使用规则是：没有事务正在等待执行，所有prepared statement都被finalized。
顺带一提，调用sqlite3_threadsafe()可以获得编译期的sqlITE_THREADSAFE参数。标准发行版是1，也就是串行模式；而iOS上是2，也就是多线程模式；Python的sqlite3模块也默认使用串行模式，可以用sqlite3.threadsafety来配置。但是默认情况下，一个线程只能使用当前线程打开的数据库连接，除非在连接时设置了check_same_thread=False参数。
现在3种模式都有所了解了，清楚sqlite并不是对多线程无能为力后，接下来就了解下事务吧。
数据库只有在事务中才能被更改。所有更改数据库的命令（除SELECT以外的所有sql命令）都会自动开启一个新事务，并且当最后一个查询完成时自动提交。
而BEGIN命令可以手动开始事务，并关闭自动提交。当下一条COMMIT命令执行时，自动提交再次打开，事务中所做的更改也被写入数据库。当COMMIT失败时，自动提交仍然关闭，以便让用户尝试再次提交。若执行的是ROLLBACK命令，则也打开自动提交，但不保存事务中的更改。关闭数据库或遇到错误时，也会自动回滚事务。
经常有人抱怨SQLite的插入太慢，实际上它可以做到每秒插入几万次，但是每秒只能提交几十次事务。因此在插入大批数据时，可以通过禁用自动提交来提速。
事务在改写数据库文件时，会先生成一个rollback journal（回滚日志），记录初始状态（其实就是备份），所有改动都是在数据库文件上进行的。当事务需要回滚时，可以将备份文件的内容还原到数据库文件；提交成功时，默认的delete模式下会直接删除这个日志。这个日志也可以帮助解决事务执行过程中断电，导致数据库文件损坏的问题。但如果操作系统或文件系统有bug，或是磁盘损坏，则仍有可能无法恢复。
而从3.7.0版本（对应iOS 4.3）开始，sqlite还提供了Write-Ahead Logging模式。与delete模式相比，WAL模式在大部分情况下更快，并发性更好，读和写之间互不阻塞；而其缺点对于iPhone这种嵌入式设备来说可以忽略，只需注意不要以只读方式打开WAL模式的数据库即可。
使用WAL模式时，改写操是附加（append）到WAL文件，而不改动数据库文件，因此数据库文件可以被同时读取。当执行checkpoint操作时，WAL文件的内容会被写回数据库文件。当WAL文件达到sqlITE_DEFAULT_WAL_AUtochECKPOINT（默认值是1000）页（默认大小是1KB）时，会自动使用当前COMMIT的线程来执行checkpoint操作。也可以关闭自动checkpoint，改为手动定期checkpoint。
为了避免读取的数据不一致，查询时也需要读取WAL文件，并记录一个结尾标记（end mark）。这样的代价就是读取会变得稍慢，但是写入会变快很多。要提高查询性能的话，可以减小WAL文件的大小，但写入性能也会降低。
需要注意的是，低版本的sqlite不能读取高版本的sqlite生成的WAL文件，但是数据库文件是通用的。这种情况在用户进行iOS降级时可能会出现，可以把模式改成delete，再改回WAL来修复。
要对一个数据库连接启用WAL模式，需要执行“PRAGMA journal_mode=WAL;”这条命令，它的默认值是“journal_mode=DELETE”。执行后会返回新的journal_mode字符串值，即成功时为"wal"，失败时为之前的模式（例如"delete"）。一旦启用WAL模式后，数据库会保持这个模式，这样下次打开数据库时仍然是WAL模式。
要停止自动checkpoint，可以使用wal_autocheckpoint指令或sqlite3_wal_checkpoint()函数。手动执行checkpoint可以使用wal_checkpoint函数。
还有一个很重要的知识点需要强调：事务是和数据库连接相关的，每个数据库连接（使用pager来）维护自己的事务，且同时只能有一个事务（但是可以用@L_404_12@来实现内嵌事务）。
也就是说，事务与线程无关，一个线程里可以同时用多个数据库连接来完成多个事务，而多个线程也可以同时（非并发）使用一个数据库连接来共同完成一个事务。
下面用Python来演示一下：

# -*- coding: utf-8 -*- import sqlite3 import threading def f(): con.rollback() con = sqlite3.connect('test.db',check_same_thread=False) # 允许在其他线程中使用这个连接 cu = con.cursor() cu.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY)') print cu.execute('SELECT count(*) FROM test').fetchone()[0] # 0 cu.execute('INSERT INTO test VALUES (NULL)') # 1 thread = threading.Thread(target=f) thread.start() thread.join() # 0 cu.close() con.close()

在这个例子中，虽然是在子线程中执行rollback，但由于和主线程用的是同一个数据库连接，所以主线程所做的更改也被回滚了。
而如果是用不同的数据库连接，每个连接都不能读取其他连接中未提交的数据，除非使用read-uncommitted模式。
而要实现事务，就不得不用到锁一个sqlite数据库文件有5种锁的状态：

• UNLOCKED：表示数据库此时并未被读写。
  
• SHARED：表示数据库可以被读取。SHARED锁可以同时被多个线程拥有。一旦某个线程持有SHARED锁，就没有任何线程可以进行写操作。
  
• RESERVED：表示准备写入数据库。RESERVED锁最多只能被一个线程拥有，此后它可以进入PENDING状态。
  
• PENDING：表示即将写入数据库，正在等待其他读线程释放SHARED锁。一旦某个线程持有PENDING锁，其他线程就不能获取SHARED锁。这样一来，只要等所有读线程完成，释放SHARED锁后，它就可以进入EXCLUSIVE状态了。
  
• EXCLUSIVE：表示它可以写入数据库了。进入这个状态后，其他任何线程都不能访问数据库文件。因此为了并发性，它的持有时间越短越好。
  

一个线程只有在拥有低级别的锁的时候，才能获取更高一级的锁。sqlite就是靠这5种类型的锁，巧妙地实现了读写线程的互斥。同时也可看出，写操作必须进入EXCLUSIVE状态，此时并发数被降到1，这也是sqlite被认为并发插入性能不好的原因。
另外，read-uncommitted和WAL模式会影响这个锁的机制。在这2种模式下，读线程不会被写线程阻塞，即使写线程持有PENDING或EXCLUSIVE锁。
提到锁就不得不说到死锁的问题，而sqlite也可能出现死锁。
下面举个例子：

连接1：BEGIN （UNLOCKED）
连接1：SELECT ... （SHARED）
连接1：INSERT ... （RESERVED）
连接2：BEGIN （UNLOCKED）
连接2：SELECT ... （SHARED）
连接1：COMMIT （PENDING，尝试获取EXCLUSIVE锁，但还有SHARED锁未释放，返回sqlITE_BUSY）
连接2：INSERT ... （尝试获取RESERVED锁，但已有PENDING锁未释放，返回sqlITE_BUSY）

现在2个连接都在等待对方释放锁，于是就死锁了。当然，实际情况并没那么糟糕，任何一方选择不继续等待，回滚事务就行了。
不过要更好地解决这个问题，就必须更深入地了解事务了。
实际上BEGIN语句可以有3种起始状态：

DEFERRED：默认值，开始事务时不获取任何锁。进行第一次读操作时获取SHARED锁，进行第一次写操作时获取RESERVED锁。

IMMEDIATE：开始事务时获取RESERVED锁。

EXCLUSIVE：开始事务时获取EXCLUSIVE锁。

现在考虑2个事务在开始时都使用IMMEDIATE方式：
连接1：BEGIN IMMEDIATE （RESERVED）
连接1：SELECT ... （RESERVED）
连接1：INSERT ... （RESERVED）
连接2：BEGIN IMMEDIATE （尝试获取RESERVED锁，但已有RESERVED锁未释放，因此事务开始失败，返回sqlITE_BUSY，等待用户重试）
连接1：COMMIT （EXCLUSIVE，写入完成后释放）
连接2：BEGIN IMMEDIATE （RESERVED）
连接2：SELECT ... （RESERVED）
连接2：INSERT ... （RESERVED）
连接2：COMMIT （EXCLUSIVE，写入完成后释放） 这样死锁就被避免了。
而EXCLUSIVE方式则更为严苛，即使其他连接以DEFERRED方式开启事务也不会死锁：
连接1：BEGIN EXCLUSIVE （EXCLUSIVE）
连接1：SELECT ... （EXCLUSIVE）
连接1：INSERT ... （EXCLUSIVE）
连接2：BEGIN （UNLOCKED）
连接2：SELECT ... （尝试获取SHARED锁，但已有EXCLUSIVE锁未释放，返回sqlITE_BUSY，等待用户重试）
连接1：COMMIT （EXCLUSIVE，写入完成后释放）
连接2：SELECT ... （SHARED）
连接2：INSERT ... （RESERVED）
连接2：COMMIT （EXCLUSIVE，写入完成后释放） 不过在并发很高的情况下，直接获取EXCLUSIVE锁的难度比较大；而且为了避免EXCLUSIVE状态长期阻塞其他请求，最好的方式还是让所有写事务都以IMMEDIATE方式开始。
顺带一提，要实现重试的话，可以使用sqlite3_busy_timeout()或sqlite3_busy_handler()函数。
由此可见，要想保证线程安全的话，可以有这4种方式：

1. sqlite使用单线程模式，用一个专门的线程访问数据库。
   
2. sqlite使用单线程模式，用一个线程队列来访问数据库，队列一次只允许一个线程执行，队列里的线程共用一个数据库连接。
   
3. sqlite使用多线程模式，每个线程创建自己的数据库连接。
   
4. sqlite使用串行模式，所有线程共用全局的数据库连接。
   

接下来就一一测试这几种方式在iPhone 4（iOS 4.3.3，sqlite 3.7.2）上的性能表现。
第一种方式太过麻烦，需要线程间通信，这里我就忽略了。
第二种方式可以用dispatch_queue_create()来创建一个serial queue，或者用一个maxConcurrentOperationCount为1的NSOperationQueue来实现。
这种方式的缺点就是事务必须在一个block或operation里完成，否则会乱序；而耗时较长的事务会阻塞队列。另外，没法利用多核cpu的优势。
先初始化数据库：
#import <sqlite3.h> static char dbPath[200]; static sqlite3 *database; static sqlite3 *openDb() { if (sqlite3_open(dbPath,&database) != sqlITE_OK) { sqlite3_close(database); NSLog(@"Failed to open database: %s",sqlite3_errmsg(database)); } return database; } - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; sqlite3_config(sqlITE_CONFIG_SINGLETHREAD); NSLog(@"%d",sqlite3_threadsafe()); NSLog(@"%s",sqlite3_libversion()); NSArray *paths = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(NSDocumentDirectory,NSUserDomainMask,YES); NSString *documentsDirectory = [paths objectAtIndex:0]; strcpy(dbPath,[[documentsDirectory stringByAppendingPathComponent:@"data.sqlite3"] UTF8String]); database = openDb(); char *errorMsg; if (sqlite3_exec(database,"CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,value INTEGER);",NULL,&errorMsg) != sqlITE_OK) { NSLog(@"Failed to create table: %s",errorMsg); } }
再插入1000条测试数据：
void insertData() { "BEGIN TRANSACTION",NULL,&errorMsg) != sqlITE_OK) { NSLog(@"Failed to begin transaction: %s",errorMsg); } const char *insert = "INSERT INTO test VALUES (NULL,?);"; sqlite3_stmt *stmt; if (sqlite3_prepare_v2(database,insert,-1,&stmt,NULL) == sqlITE_OK) { for (int i = 0; i < 1000; ++i) { sqlite3_bind_int(stmt,if (sqlite3_step(stmt) != sqlITE_DONE) { --i; NSLog(@"Error inserting table: %s",sqlite3_errmsg(database)); } sqlite3_reset(stmt); } sqlite3_finalize(stmt); } "COMMIT TRANSACTION",66)">"Failed to commit transaction: %s",100)">char *query = "SELECT count(*) FROM test;"; if (sqlite3_step(stmt) == sqlITE_ROW) { NSLog(@"Table size: %d",sqlite3_column_int(stmt,204)">0)); } else { NSLog(@"Failed to read table: %s",sqlite3_errmsg(database)); } sqlite3_finalize(stmt); } }
然后创建一个串行队列：
static dispatch_queue_t queue; - (void)viewDidLoad { // ... queue = dispatch_queue_create("net.keakon.db",NULL); }
再设置一个计数器，每秒执行一次：
int lastReadCount = 0; int readCount = int lastWriteCount = int writeCount = 0; - (void)count { int lastRead = lastReadCount; int lastWrite = lastWriteCount; lastReadCount = readCount; lastWriteCount = writeCount; NSLog(@"%d,%d",lastReadCount - lastRead,lastWriteCount - lastWrite); } - (// ... [NSTimer scheduledTimerWithTimeInterval:1.0 target:self selector:@selector(count) userInfo:nil repeats:YES]; }
这样就可以开始测试select和update了：
void readData() { "SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;"; void (^ __block readBlock)() = Block_copy(^{ sqlite3_stmt *stmt; NULL) == sqlITE_OK) { sqlite3_bind_int(stmt,100)">int returnCode = sqlite3_step(stmt); if (returnCode == sqlITE_ROW || returnCode == sqlITE_DONE) { ++readCount; } sqlite3_finalize(stmt); } else { NSLog(@"Failed to prepare statement: %s",sqlite3_errmsg(database)); } dispatch_async(queue,readBlock); }); dispatch_async(queue,readBlock); } void writeData() { char *update = "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;"; void (^ __block writeBlock)() = Block_copy(^{ sqlite3_stmt *stmt; 2,arc4random() % 1000 + 1); if (sqlite3_step(stmt) == sqlITE_DONE) { ++writeCount; } sqlite3_finalize(stmt); } 这里是用dispatch_async()来异步地递归调用block。
因为block是在栈里生成的，异步执行时已经被销毁，所以需要copy到堆。因为需要一直执行，所以我就没release了。
此外，光copy的话还是无法正常执行，但是把block本身的存储类型设为__block后就正常了，原因我也不清楚。
测试结果为只读时平均每秒165次，只写时每秒68次，同时读写时每秒各47次。换成多线程或串行模式时，效率也差不多。
接着试试WAL模式：
"PRAGMA journal_mode=WAL;",66)">"Failed to set WAL mode: %s",errorMsg); } sqlite3_wal_checkpoint(database,NULL); // 每次测试前先checkpoint，避免WAL文件过大而影响性能 测试结果为只读时平均每秒166次，只写时每秒244次，同时读写时每秒各97次。并发性增加了1倍有木有！更夸张的是写入比读取还快了。
在自编译的3.7.8版中，同时读写为每秒各102次，加上sqlITE_THREADSAFE=0参数后为每秒各104次，性能稍有提升。
第三种方式需要打开和关闭数据库连接，所以会额外消耗一些时间。此外还要维持各个连接间的互斥，事务也比较容易冲突，但能确保事务正确执行。
首先需要移除全局的database变量，并修改openDb()函数：
static sqlite3 *openDb() { sqlite3 *database = NULL; sqlITE_OK) { sqlite3_close(database); NSLog(@return database; }
再配置成多线程模式：
sqlite3_config(sqlITE_CONFIG_MULTITHREAD);
队列改成可以乱序执行的：
queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_BACKGROUND,204)">0);
然后是访问数据库：
"SELECT value FROM test WHERE value < ? ORDER BY value DESC LIMIT 1;"; dispatch_async(queue,^{ sqlite3 *database = openDb(); sqlite3_stmt *stmt; NULL) == sqlITE_OK) { while (YES) { sqlite3_bind_int(stmt,100)">if (returnCode == sqlITE_ROW || returnCode == sqlITE_DONE) { ++readCount; } sqlite3_reset(stmt); } sqlite3_finalize(stmt); } sqlite3_errmsg(database)); } sqlite3_close(database); }); } "UPDATE test SET value = ? WHERE id = ?;"; dispatch_async(queue,nil) == sqlITE_OK) { if (sqlite3_step(stmt) == sqlITE_DONE) { ++writeCount; } sqlite3_reset(stmt); } sqlite3_finalize(stmt); } sqlite3_errmsg(database)); } sqlite3_close(database); }); } 这里就无需递归调用了，直接在子线程中循环即可。
测试结果为只读时平均每秒164次，只写时每秒68次，同时读写时分别为每秒14和30次（波动很大）。此外，这种方式因为最初启动的几个线程持续访问数据库，后加入的线程会滞后几秒才启动，且很难打开数据库连接或创建prepare statement。调试时发现只会启用2个线程，但是随队列中block数目的增加，读性能增高，写性能降低。读写各3个block时分别为每秒35和14次。
WAL模式下甚至连初始时启动2个线程都会被lock，因此只能改成不断重试：
while (sqlite3_prepare_v2(database,NULL) != sqlITE_OK); if (returnCode == sqlITE_ROW || returnCode == sqlITE_DONE) { ++readCount; } sqlite3_reset(stmt); } sqlite3_finalize(stmt); sqlite3_close(database); }); } nil) != sqlITE_OK); if (sqlite3_step(stmt) == sqlITE_DONE) { ++writeCount; } sqlite3_reset(stmt); } sqlite3_finalize(stmt); sqlite3_close(database); }); } 结果为只读时平均每秒169次，只写时每秒246次，同时读写时每秒分别为90和57次（波动较大）。并发效率有了显著提升，但仍不及第二种方式。
第四种方式相当于让sqlite来维护队列，只不过sql的执行是乱序的，因此无法保证事务性。
先恢复全局的database变量，然后配置成串行模式：
sqlite3_config(sqlITE_CONFIG_SERIALIZED);
再是访问数据库：
sqlite3_stmt *stmt; sqlite3_errmsg(database)); } }); } sqlite3_errmsg(database)); } }); } 测试结果为只读时平均每秒164次，只写时每秒68次，同时读写时每秒分别为57和43次。读线程比写线程的速率更高，而且新线程的加入不需要等待。
WAL模式下，只读时平均每秒176次，只写时每秒254次，同时读写时每秒分别为109和85次。
由此可见，要获得最好的性能的话，WAL模式是必须启用的，为此也有必要自己编译sqlite 3.7.0以上的版本（除非不支持iOS 4.2及以下版本）。
而在测试过的后3种方式中：第3种是效率最低的，不建议使用；第4种读取性能更高，适合无需使用事务的场合；第2种适用范围更广，效率也足够优秀，一般应采用这种方式。
不过要注意的是，第2种方式在测试时的逻辑是完全与数据库相关的。实际中可能要做计算或IO访问等工作，在此期间其他线程都是被阻塞的，这样就会大大降低效率了。因此只建议把访问数据库的逻辑放入队列，其余工作在其他线程里完成。
刚才洗澡时我又想到一点，既然第2种方式不能并行，第4种方式不能保证事务性，那么能否将各自的优点结合起来呢？
于是一个新的实现方案又浮出水面了：使用2个串行队列，分别负责读和写，每个队列各使用一个数据库连接，线程模式可以采用多线程或串行模式。
代码拿方式2稍做修改就行了，这里就不列出了。测试结果波动比较大（估计是checkpoint的影响），多线程模式下平均约为89和73次，串行模式下为91和86次。
但在iPad 2这种双核的机型上，多线程明显要比单队列更具优势：方式2的成绩是每秒各85次，方式3是94和124次（写波动较大），方式4是95和72次，而新方案在多线程模式下是104和168次（写波动很大，40～280之间），串行模式下为108和177次（写波动很大）。
因此极端的优化情况下，可以根据cpu核心数来创建队列数，然后把数据库访问线程随机分配到某个队列中。不过考虑到iOS设备这种嵌入式平台并不需要密集地访问数据库，而且除数据库线程以外还有其他事要做，如果没遇到瓶颈的话，简单的方案2其实也够用了。

最后总结：

1、如果是sqlITE_OPEN_FULLMUTEX，也就是串行化方式，则对于连接时互斥的，只有一个连接关闭，另外一个连接才能读写

2、如果是sqlITE_OPEN_NOMUTEX，则是多线程模式，对于写是互斥的，但是如果一个连接持续写，另外一个连接是无法写入的，只能是错误或者超时返回。不过一个连接写，多个连接读，是没问题的。windows版本模式是sqlITE_OPEN_NOMUTEX

3、如果要多线程写并发，只有一个办法，就是连接->写->关闭连接，而且需要开启超时sqlite3_busy_timeout，不过这样效率很低，因为一条一条写入的话，利用不上事务

4、sqlite通过事务插入效率还可以，大约就是1000条/秒

5、sqlite的数据类型操作非常灵活，可以写入任意自定义类型

6、如果要断电等意外也完全保证数据完整性，PRAGMA synchronous=FULL，对于大数据量提交，性能和synchronous=OFF相差很小。

7、对于大数据量写入，例如一次提交100MB以上的事务，设置cache_size很有必要，默认是例如：PRAGMA cache_size=400000，有时候提交速度会成倍提升。

8、sqlite事务的insert或者update等是很快的，但是commit是很慢的，例如提交200MB的事务，在win7+酷睿T9300+4GB内存+7200转磁盘+10GB的数据库上，commit会花费5分钟左右，在usb3.0的上U盘上，花费大约15分钟，在USB2.0的U盘上，1个半小时后还没有完成（没有等到结果，因为是NTFS格式，造成U盘写入太频繁，产生了坏道，尝试了两个U盘都是如此，格式化为exFAT就没问题）

9、对于commit意外退出，大数据量的时候，例如200MB，下次再次进入的时候，哪怕只是一个select,为了保证数据完整性，sqlite都要经过很长时间（和commit完成时间差不多）的rollback才能返回select结果，如果自作主张删除临时的journal文件，则会造成数据库崩溃。

原文链接：https://www.f2er.com/sqlite/200245.html