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

> 单机 SQLite 通过 WAL、索引、ANALYZE 和 PRAGMA 参数，在十亿行表上实现 10 万 TPS 混合读写，避开 ORM 直击极致吞吐。

## 元数据
- 路径: /posts/2025/12/03/sqlite-single-billion-rows-100k-tps-wal-pragma/
- 发布时间: 2025-12-03T02:20:44+08:00
- 分类: [systems-engineering](/categories/systems-engineering/)
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## 正文
SQLite 常被视为手机和嵌入式应用的“玩具”数据库，但 Anders Murphy 的基准测试颠覆了这一认知：在 M1 Pro MacBook（16GB 内存）上，单一 account 表（id INT 主键、balance INT，10 亿行数据），通过 WAL 模式、读写分离和批处理，轻松达到 10 万 TPS 以上混合读写吞吐，远超网络数据库如 Postgres。这得益于嵌入式零网络延迟、单写者高效批处理，避免 Amdahl 定律下锁竞争放大效应。

基准场景模拟真实 web 应用：交互式事务（UPDATE + 应用逻辑 + UPDATE），Pareto 用户分布（99.95% 事务集中 0.05% 热点用户，约 10 万活跃）。虚拟线程高并发突发测试，Postgres 无网 13k TPS，10ms 延迟 + 可序列化仅 348 TPS；SQLite 基线 44k TPS，批处理纯写 186k TPS，SAVEPOINT 隔离 121k TPS，3 读 + 1 写仍 102k TPS。

**1. PRAGMA 参数核心配置（连接初始化执行）**

这些参数是性能基石，直接影响缓存、日志和同步：

| 参数 | 值 | 作用 | 注意 |
|------|----|------|------|
| journal_mode | WAL | 读写并发，写日志不锁主文件 | WAL 文件监控 <1GB |
| synchronous | NORMAL | 减少 fsync，平衡安全/性能 | 生产 OFF 风险数据损 |
| cache_size | 15625 | ~64MB 页缓存（页数，负值 KB） | 内存 *0.1，避免 OOM |
| page_size | 4096 | 匹配 FS 页，I/O 高效 | 建库前设，VACUUM 生效 |
| temp_store | MEMORY | 临时表/排序内存化 | 内存充足场景 |
| busy_timeout | 5000 | 写锁等待 5s | 避免忙等死锁 |
| mmap_size | 0 或大值 | 内存映射 DB，提升随机读 | SSD 优先 |

示例（Python/sqlite3）：
```python
import sqlite3
conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL; PRAGMA synchronous=NORMAL;")
conn.execute("PRAGMA cache_size=15625; PRAGMA page_size=4096;")
conn.execute("PRAGMA temp_store=MEMORY; PRAGMA busy_timeout=5000;")
```

**2. 索引与统计优化**

- 主键 id 已聚簇索引；热点如 balance 加 `CREATE INDEX idx_balance ON account(balance);`（覆盖查询）。
- `ANALYZE;` 更新规划器统计，大表必备，避免全扫。
- 禁 `SELECT COUNT(*)`（O(n)），维护影子计数或用 sqlite_stat1。

填充 10 亿行：事务批 100k INSERT，耗时合理。

**3. 连接池与读写分离**

- writer：单连接，CPU 线程池异步批写（非 IO）。
- readers：核心数（如 8）池，并发读 WAL。
- 批处理：动态队列（如 32k 阈值），`SAVEPOINT inner_tx; ... ROLLBACK/RELEASE;` 细粒隔离，失败不影响批。

伪代码：
```clojure
;; Writer 批
@(tx! (fn [tx] (SAVEPOINT; UPDATE; UPDATE; RELEASE;)))

;; Read
(q reader "SELECT * FROM account WHERE id=? LIMIT 1" user)
```

避 ORM：ORM Prepare/反射开销大，直用原生驱动（如 sqlite3/JDBC）。

**4. 落地 Checklist 与监控**

1. 空库：PRAGMA page_size=4096; CREATE TABLE; VACUUM;
2. 填充：批 INSERT 1B 行。
3. 优化：索引 + ANALYZE;
4. 池化：1 writer + N readers。
5. 测试：1M 虚拟线程，Pareto 负载，TPS >100k。
6. 生产：litestream 备份；cron OPTIMIZE (VACUUM+REINDEX+ANALYZE)；警报 WAL 大小/CPU。

**风险与限界**
- 单写者：纯写 >10k TPS 瓶颈，批缓解。
- 无 MVCC：长事务序列化隔离慎用。
- 崩溃：synchronous=OFF 损数据，用 WAL checkpoint。
- 扩展：多机 rqlite 或 projections。

此配置参数经基准实测，单机高吞吐杀手锏，日志/缓存/分析首选。

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

（字数：1028）

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