Android 优化之存储优化的实现
交换数据格式
Google推出的ProtocalBuffers是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。
FlatBuffers同样由Google推出，专注性能，适合移动端。占用存储比Protocal要大。
SharePreferences优化
- 当SharedPreferences文件还没有被加载到内存时，调用getSharedPreferences方法会初始化文件并读入内存，这容易导致耗时更长。
- Editor的commit或者apply方法的区别在于同步写入和异步写入，以及是否需要返回值。在不需要返回值的情况下，使用apply方法可以极大提高性能。
- SharedPreferences类中的commitToMemory()会锁定SharedPreference对象，put()和getEditor()方法会锁定Editor对象，在写入磁盘时更会锁定一个写入锁。因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写SharedPreferences，减少无谓的调用。对于SharedPreferences的批量操作，最好先获取一个editor进行批量操作，然后调用apply方法。
Bitmap解码
- 4.4以上decodeFile内部没有使用缓存，效率不高。要使用decodeStream，同时传入的文件流为BufferedInputStream。
- decodeResource同样存在性能问题，用decodeResourceStream。
数据库优化
1、使用StringBuilder代替String
2、查询时返回更少的结果集及更少的字段
查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗。
3、少用cursor.getColumnIndex
根据性能调优过程中的观察cursor.getColumnIndex的时间消耗跟cursor.getInt相差无几。可以在建表的时候用static变量记住某列的index，直接调用相应index而不是每次查询。
4、异步线程
Android中数据不多时表查询可能耗时不多，不会导致ANR，不过大于100ms时同样会让用户感觉到延时和卡顿，可以放在线程中运行，但sqlite在并发方面存在局限，多线程控制较麻烦，这时候可使用单线程池，在任务中执行db操作，通过handler返回结果和UI线程交互，既不会影响UI线程，同时也能防止并发带来的异常。
5、SQLiteOpenHelper维持一个单例
因为SQLite对多线程的支持并不是很完善，如果两个线程同时操作数据库，因为数据库被另一个线程占用，这种情况下会报“Databaseislocked”的异常。所以在数据库管理类中使用单例模式，就可以保证无论在哪个线程中获取数据库对象，都是同一个。
最好的方法是所有的数据库操作统一到同一个线程队列管理，而业务层使用缓存同步，这样可以完全避免多线程操作数据库导致的不同步和死锁问题。
6、Application中初始化
- 使用Application的Context创建数据库，在Application生命周期结束时再关闭。
- 在应用启动过程中最先初始化完数据库，避免进入应用后再初始化导致相关操作时间变长。
7、少用AUTOINCREMENT
主键加上AUTOINCREMENT后，可以保证主键严格递增，但并不能保证每次都加1，因为在插入失败后，失败的行号不会被复用，会造成主键有间隔，继而使INSERT耗时1倍以上。
这个AUTOINCREMENT关键词会增加CPU，内存，磁盘空间和磁盘I/O的负担，所以尽量不要用，除非必需。通常情况下都不是必需的。
事务
使用事务的两大好处是原子提交和更优性能：
- 原子提交：意味着同一事务内的所有修改要么都完成要么都不做，如果某个修改失败，会自动回滚使得所有修改不生效。
- 更优性能：Sqlite默认会为每个插入、更新操作创建一个事务，并且在每次插入、更新后立即提交。这样如果连续插入100次数据实际是创建事务、执行语句、提交这个过程被重复执行了100次。如果显式的创建事务，这个过程只做一次，通过这种一次性事务可以使得性能大幅提升。尤其当数据库位于sd卡时，时间上能节省两个数量级左右。
主要三个方法：beginTransaction，setTransactionSuccessful，endTransaction。
SQLiteStatement
使用Android系统提供的SQLiteStatement来插入数据，在性能上有一定的提高，并且也解决了SQL注入的问题。
SQLiteStatementstatement=dbOpenHelper.getWritableDatabase().compileStatement("INSERTINTOEMPERORS(name,dynasty,start_year)values(?,?,?)");
statement.clearBindings();
statement.bindString(1,"Max");
statement.bindString(2,"Luk");
statement.bindString(3,"1998");
statement.executeInsert();
SQLiteStatement只能插入一个表中的数据，在插入前要清除上一次的数据。
索引
索引就像书本的目录，目录可以快速找到所在页数，数据库中索引可以帮助快速找到数据，而不用全表扫描，合适的索引可以大大提高数据库查询的效率。
优点：大大加快了数据库检索的速度，包括对单表查询、连表查询、分组查询、排序查询。经常是一到两个数量级的性能提升，且随着数据数量级增长。
缺点：
- 索引的创建和维护存在消耗，索引会占用物理空间，且随着数据量的增加而增加。
- 在对数据库进行增删改时需要维护索引，所以会对增删改的性能存在影响。
分类
1、直接创建索引和间接创建索引
- 直接创建:使用sql语句创建，Android中可以在SQLiteOpenHelper的onCreate或是onUpgrade中直接excuSql创建语句，如CREATEINDEXmycolumn_indexONmytable(myclumn)
- 间接创建:定义主键约束或者唯一性键约束，可以间接创建索引，主键默认为唯一索引。
2、普通索引和唯一性索引
- 普通索引：CREATEINDEXmycolumn_indexONmytable(myclumn)
- 唯一性索引：保证在索引列中的全部数据是唯一的，对聚簇索引和非聚簇索引都可以使用，语句为CREATEUNIQUECOUSTEREDINDEXmyclumn_cindexONmytable(mycolumn)
3、单个索引和复合索引
- 单个索引：索引建立语句中仅包含单个字段，如上面的普通索引和唯一性索引创建示例。
- 复合索引：又叫组合索引，在索引建立语句中同时包含多个字段，如CREATEINDEXname_indexONusername(firstname,lastname)，其中firstname为前导列。
4、聚簇索引和非聚簇索引(聚集索引，群集索引)
- 聚簇索引：物理索引，与基表的物理顺序相同，数据值的顺序总是按照顺序排列，如CREATECLUSTEREDINDEXmycolumn_cindexONmytable(mycolumn)WITHALLOW_DUP_ROW，其中WITHALLOW_DUP_ROW表示允许有重复记录的聚簇索引
- 非聚簇索引：CREATEUNCLUSTEREDINDEXmycolumn_cindexONmytable(mycolumn)，索引默认为非聚簇索引
使用场景
- 当某字段数据更新频率较低，查询频率较高，经常有范围查询(>,<,=,>=,<=)或orderby、groupby发生时建议使用索引。并且选择度（一个字段中唯一值的数量/总的数量）越大，建索引越有优势
- 经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立复合索引
使用规则
- 对于复合索引，把使用最频繁的列做为前导列(索引中第一个字段)。如果查询时前导列不在查询条件中则该复合索引不会被使用。如createuniqueindexPK_GRADE_CLASSonstudent(grade,class)，select*fromstudentwhereclass=2未使用到索引，select*fromdeptwheregrade=3使用到了索引
- 避免对索引列进行计算，对where子句列的任何计算如果不能被编译优化，都会导致查询时索引失效select*fromstudentwheretochar(grade)='2
- 比较值避免使用NULL
- 多表查询时要注意是选择合适的表做为内表。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的表，内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘积最小为最佳方案。实际多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案
- 查询列与索引列次序一致
- 用多表连接代替EXISTS子句
- 把过滤记录数最多的条件放在最前面
- 善于使用存储过程，它使sql变得更加灵活和高效(Sqlite不支持存储过程)
其它通用优化
- 经常用的数据读取后缓存起来，以免多次重复读写造成“写入放大”
- 子线程读写数据
- ObjectOutputStream在序列化磁盘时，会把内存中的每个对象保存到磁盘，在保存对象的时候，每个数据成员会带来一次I/O操作。在ObjectOutputStream上面再封装一个输出流ByteArrayOutputStream或BufferedOutputStream，先将对象序列化后的信息写到缓存区中，然后再一次性地写到磁盘上；相应的，用ByteArrayInputStream或BufferedInputStream替代ObjectInputStream。
- 合理选择缓冲区Buffer的大小。太小导致I/O操作次数增多，太大导致申请时间变长。比如4-8KB。
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