Python高并发应用场景下四种写入SQLite数据库的速度比较

问题描述：

从技术上讲，使用连接对象或游标对象的executemany()方法一次性把多条记录写入SQLite数据库后提交事务，减少数据库文件打开和关闭以及事务提交次数，从而提高整体速度，应优先考虑使用这种方式。

但在某些应用场景下，确实需要写入一条数据之后立即提交事务进行持久化。如果是多用户并发场景，为了避免冲突，应该使用锁来控制用户轮流写入，这样的话并发变为串行就必然会影响整体速度。

为了解决这个问题，可以尝试通过其他技术减少数据库文件打开和关闭的次数，或者利用SQLite数据库自身的事务管理技术来提高速度。那么具体性能提升效果如何呢，下面的代码对四种方式进行了比较，分别为：1）传统技术，多线程通过竞争锁轮流进入临界区，然后连接数据库、写入数据、提交事务并断开数据库连接；2）多线程通过竞争锁轮流进入临界区，然后连接数据库、写入数据、断开数据库连接，利用SQLite数据库自身提供的事务管理机制，用户不显式提交事务；3)多线程共用一个连接对象，每个线程竞争进入临界区然后写入数据并提交事务，整个程序中只打开和连接一次数据库，所有线程全部使用完成之后再断开数据库连接，多个线程写入数据时该连接始终保持有效；4）多线程共用一个连接对象，每个线程竞争进入临界区然后写入数据但不显式提交事务，利用SQLite数据库自身的事务管理机制，整个程序中只连接一次数据库，全部使用完成之后再断开数据库连接，多个线程写入数据时该连接始终保持有效。

演示代码（下载源码）：

几次运行结果（时间单位为秒）：