1. 数据库选型与架构设计
选择支持高并发的轻量级数据库（如SQLite WAL模式或Realm）是基础。建议采用读写分离架构，通过主从复制降低单点压力，同时利用连接池管理数据库句柄。
| 数据库 | 读性能 | 写性能 |
|---|---|---|
| SQLite | 高 | 中 |
| Realm | 极高 | 高 |
2. 索引优化策略
合理创建复合索引可提升查询速度，但需注意：
- 避免过度索引导致写性能下降
- 定期分析执行计划优化慢查询
- 对高频查询字段建立覆盖索引
3. 批量操作与事务控制
通过批量写入减少I/O次数：
- 使用事务包裹批量操作
- 设置合理的提交批次大小
- 采用预编译SQL语句
4. 缓存机制的应用
建立多级缓存体系：
- 内存缓存高频热点数据
- LRU策略自动淘汰旧数据
- 异步线程更新缓存
5. 数据分片与分区
按业务维度拆分数据表：
- 水平分片降低单表规模
- 垂直分区分离读写字段
- 冷热数据分级存储
通过多维度优化组合，可显著提升移动端数据库的吞吐量。建议定期进行压力测试，结合具体业务场景选择最优方案，同时注意平衡性能与资源消耗。
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