# SQLite 单表十亿行实现 10 万 TPS：WAL 模式与 PRAGMA 优化详解

> 通过 WAL 模式、索引、ANALYZE 和关键 PRAGMA 参数，SQLite 单表十亿行轻松实现 10 万 TPS 混合读写，避开 ORM 直击极致吞吐，适用于单机高性能场景。

## 元数据
- 路径: /posts/2025/12/03/sqlite-high-tps-billion-rows/
- 发布时间: 2025-12-03T02:21:43+08:00
- 分类: [systems-engineering](/categories/systems-engineering/)
- 站点: https://blog.hotdry.top

## 正文
SQLite 嵌入式单文件数据库在高 TPS 场景下的潜力远超预期。Anders Murphy 在 M1 Pro MacBook（16GB 内存）基准测试中，使用单一 account 表（id INT 主键、balance INT），填充 10 亿行数据，通过 WAL 模式、读写分离连接池和动态批处理，实现混合读写 102k TPS，纯写批处理高达 186k TPS。这对比 Postgres（10ms 延迟 + 可序列化隔离仅 348 TPS），凸显无网络零延迟 + 单写者批优化的“非理性有效”。

基准模拟真实 web 负载：交互事务（UPDATE + 业务逻辑 + UPDATE），Pareto 分布（99.95% 事务集中 0.05% 热点用户，模拟 10 万活跃），虚拟线程突发 1M 并发。SQLite 基线无批 44k TPS，引入 SAVEPOINT 嵌套事务隔离后批处理 121k TPS，3 读 + 1 写仍超 100k。

**核心观点：配置即性能，参数落地清单**

1. **PRAGMA 参数配置（连接初始化全执行）**  
   这些参数针对缓存、日志、同步优化，直接决定 TPS 上限：

   | 参数          | 推荐值    | 作用与阈值                  |
   |---------------|-----------|-----------------------------|
   | journal_mode | WAL      | 读写并发，写日志不锁主 DB  |
   | synchronous  | NORMAL   | 减 fsync，平衡安全（OFF 风险高）|
   | cache_size   | 15625    | ~64MB 页缓存（内存 10%）   |
   | page_size    | 4096     | 匹配 FS 页，I/O 高效（建前设）|
   | temp_store   | MEMORY   | 临时/排序内存化             |
   | busy_timeout | 5000     | 写锁 5s 等待                |
   | mmap_size    | 0 或大   | 内存映射随机读（SSD 优）   |

   Python 示例：
   ```python
   conn.execute("""
   PRAGMA journal_mode=WAL; PRAGMA synchronous=NORMAL;
   PRAGMA cache_size=15625; PRAGMA page_size=4096;
   PRAGMA temp_store=MEMORY; PRAGMA busy_timeout=5000;
   """)
   ```

2. **索引与统计维护**  
   - 热点字段覆盖索引：`CREATE INDEX idx_balance ON account(balance);`。  
   - `ANALYZE;` 更新规划器统计，避免低估大表。  
   - 禁 `COUNT(*)`（O(n)），维护影子计数。

3. **连接池与批处理实践**  
   - writer：单连接，CPU 池异步批（阈值 32k）。  
   - readers：核心数（如 8）池，并发 WAL 读。  
   - 批事务：`SAVEPOINT sp; UPDATE; [逻辑]; RELEASE/ROLLBACK sp;` 失败隔离。  
   示例（伪 Clojure）：
   ```clojure
   (tx! (fn [tx] (SAVEPOINT "inner"; UPDATE account SET balance=...; UPDATE ...; RELEASE "inner")))
   ```

   避 ORM：ORM Prepare/反射损耗大，直原生 SQL。

**可落地 Checklist**  
1. 空库：PRAGMA page_size=4096; CREATE TABLE account(id INT PK, balance INT); VACUUM;  
2. 填充：事务批 100k `INSERT INTO account VALUES(?,1000000000)` 1B 行。  
3. 优化：索引 + `ANALYZE;`。  
4. 池部署：1 writer + 8 readers。  
5. 压测：1M 虚拟线程 Pareto 负载，TPS >100k。  
6. 生产运维：litestream 备份；cron `VACUUM; REINDEX; ANALYZE;`；警 WAL>1GB/CPU>80%。

**风险与回滚**  
- 单写：纯写瓶颈 10k+ TPS，用批缓解。  
- 无 MVCC：长事务慎，序列化隔离。  
- 崩溃：NORMAL 安全，OFF + WAL checkpoint。  
扩展：rqlite 多机，projections 投影。

此参数组合基准实证，单机日志/缓存/分析 TPS 王者。

**资料来源**  
Anders Murphy 文章：“SQLite batch + SAVEPOINT 实现 121k TPS。”（https://andersmurphy.com/2025/12/02/100000-tps-over-a-billion-rows-the-unreasonable-effectiveness-of-sqlite.html）  
HN 讨论：https://news.ycombinator.com/item?id=42217092  

（正文 1128 字）

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