近我开发了一款名为absurd-sql的SQLite后端。在这款工具的帮助下，你无需将整个数据库加载到内存中，而且写入的数据还可以保存下来。在文本中，我将介绍一下这款Web存储API（主要是IndexedDB），展示如何将SQLite的性能提升10倍，同时我还将解释一下这款工具的使用技巧以及锁定/事务语义。

如今在编写Web应用时，大多数人可能都会选择IndexedDB来存储数据，这是能够在所有浏览器上运行的数据库API。

当你尝试构建本地应用时，就会发现这个API并不适合构建整个应用。当然，只使用少量功能还是没问题的。但是，如果我们想构建一款出色的Web应用，那么就需要一种更强大的数据处理方式。

IndexedDB很慢。更糟糕的是，当我在Chrome（目前的主流浏览器）上做测试的时候，发现它的实现速度慢。即便是一个简单的数据库操作也需要大约10毫秒，而一般SQLite的速度为~.01毫秒。这将对你编写的应用产生了巨大的影响。

如果你想使用IndexedDB查询数据，那就只能靠自己了。它只提供了一个函数：count，其余的API仅返回一系列数据项。你只能通过索引，并用特定的方式组织数据，才能构建自己的查询功能。

你甚至不能随意添加新的“对象存储”。只能先打开数据库才能执行此操作，而且还会强制所有其他标签页终止数据库连接！

也许IndexedDB本来就是底层的技术，你应该寻找一个库来更好地支持这些功能。但是，我看到的每个库都很混乱，而且性能更差（我查看的其中一个受欢迎的“非常快”的库大约需要45毫秒才能获取一个数据项！？）

接下来，我来说一说我开发的这款工具，它可以极大地减轻开发人员的负担。

absurd-sql简介

SQL是构建应用的一种好方法。尤其是小型本地Web应用。键/值存储可能在大型分布式系统中占有一席之地，但是如果我们可以在Web上使用SQLite，是不是很酷？

absurd-sql就可以实现。absurd-sql是sql.js的文件系统后端，它允许SQLite以小块的形式读/写IndexedDB，就像磁盘一样。

整个项目的建立过程非常奇妙。我为什么构建了这样一款工具？因为除了Chrome之外，在所有的浏览器中IndexedDB都是使用SQLite实现的。

非常感谢 phiresky 撰写的文章《Hosting SQLite databases on Github Pages》（https://phiresky.github.io/blog/2021/hosting-sqlite-databases-on-github-pages/），给了我很多启发。这个技巧非常聪明，于是我才有了这个想法。

如果想在Web上使用SQLite，则可以考虑一下sql.js，这是一个非常的项目。它可以将SQLite编译为WebAssembly，并允许你读取数据库和运行查询。但其主要的问题在于写入操作的数据无法持久地保存下来。它会将整个数据库加载到内存中，并且只能修改内存中的数据。一旦页面刷新，所有数据更新都会丢失。

虽然内存中的数据库有其一定的用途，但如此一来SQLite的作用就减弱了。如果想用SQLite构建应用，我们就需要写入数据并持久保存数据。

absurd-sql可以解决这个问题，具体做法是拦截来自SQLite的读/写请求，并将它们地保存到IndexedDB（或任何其他持久后端）。我写了一个完整的文件系统层，它知道SQLite如何读取和写入数据块，并且能够正确地执行操作。

这意味着，它永远不会将数据库加载到内存中，因为它只加载SQLite请求的内容，并地保存写入数据。

我们之所以使用sql.js是因为它拥有一个庞大的社区，而且也是迄今为止常见的在Web上使用SQL的方式。你只需要安装absurd-sql，并添加一些代码来调用它。如下所示：

import initSqlJs from '@jlongster/sql.js';import { SQLiteFS } from 'absurd-sql';import IndexedDBBackend from 'absurd-sql/dist/indexeddb-backend';
SQL = await initSqlJs();sqlFS = new SQLiteFS(SQL.FS, new IndexedDBBackend());// This is temporary for nowSQL.register_for_idb(sqlFS);SQL.FS.mkdir('/sql');SQL.FS.mount(sqlFS, {}, '/sql');let db = new SQL.Database('/sql/db.sqlite', { filename: true });

现在你可以正常使用db了，而且还可以读取数据，并持久地保存到 IndexedDB！更多信息，请参阅README文件，或者查看数据库API的sql.js文档。此外，你还可以通过学习示例项目快速入门（https://github.com/jlongster/absurd-example-project）。

let stmt = db.prepare('INSERT INTO kv (key, value) VALUES (?, ?)');stmt.run(['item-id-00001', 35725.29]);
let stmt = db.prepare('SELECT SUM(value) FROM kv');stmt.step();console.log(stmt.getAsObject());

虽然我不推荐在生产中使用这个库，但我试着移植了一款应用（https://app-next.actualbudget.com/subscribe），而且一切正常！

不仅仅是一个数据库

在本文中，我多次提到IndexedDB，因为它是当今可在所有浏览器上运行的持久存储。问题是它将两种需求合二为一：数据库和持久存储。

如果你利用IndexedDB构建了整个应用，然后Web上出现了一个全新的超快速存储层时，该怎么办？你已经完全被锁定在IndexedDB上了。

我们通过sql.js + absurd-sql抽象出了存储层。后面我会介绍absurd-sql的速度比IndexedDB快很多，但不要搞错：我们的性能还远不如原生的SQLite。与原生SQLite相比，我们的速度大约慢50～100倍，因为我们没有办法加快写入的速度。（不用害怕，在许多情况下这样的速度就足够了，而且我们还有SQLite的缓存。）

IndexedDB只是absurd-sql的一个后端。我尝试过webkitFileSystem后端，但是无法达到IndexedDB的性能。我非常想念批量读取和写入，因为真的是非常慢。

有一个名为Storage Foundation API的新项目正在构建这方面的工具。我已与作者取得了联系，我会尝试一下使用它的后端。（这款工具缺少一些关键的功能，比如锁定，但希望可以解决。）

未来，absurd-sql的性能还可以提高1～2个数量级。如果真的实现了，你所要做的只是换几行代码！

关于IndexedDB的持久性

我们希望出现新的存储API，因为IndexedDB数据无法地保存下来。据说浏览器可能会在某些情况下删除IndexedDB数据库。

虽然这种情况很少发生（我还没有见过），但将IndexedDB作为持久存储可能会引发重大问题。目前，你可以将利用它处理云中有备份的数据，但不能用它来处理只保存在本地的数据。希望我们能够获得一个更好的存储API。

下面进入正题！

权衡利弊？哪些利弊？

尽管SQLite是在IndexedDB之上实现的，但其各个方面的性能表现都超出了 IndexedDB。这就很荒谬了。

我编写了一个基准测试应用，并测试了各种情况。这款应用可以运行几个不同的查询，而且还允许你以各种方式配置SQLite，并测试原始的IndexedDB实现：

• 所有数据都在这个电子表格中：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Cpb9r3cZlbZgp1RoSTmh22wOPCRMqINzMUelUTIDo8Y/edit

• 基准代码在这里：

  https://github.com/jlongster/absurd-sql/tree/master/src/examples/bench

读取

我们来执行如下查询：SELECT SUM(*) FROM kv，这条查询会强制数据库读取所有数据项。IndexedDB会打开一个游标，并求每个数据项的总和。

写入

我们来执行如下写入操作：INSERT INTO kv (key, value) VALUES("large-uuid-string-0001", 53234.22)，并使用IndexedDB 的批量操作put （我们只需等待事务成功）处理数据：

我发现写入操作的性能很难测量，我在努力尝试寻找一个公平的比较。IndexedDB可以批量插入数据，而且速度应该非常快。我没有使用特殊的技巧，比如不要让SQLite等待磁盘刷新等。二者都使用了相同的流程。

我初的目标是一百万条数据，absurd-sql能够很好地处理这个数据量。虽然有点慢，写入需要4～6秒，读取需要2～3秒。但是IndexedDB更慢，我甚至没有足够的耐心等到它完成操作。终，写入大约耗费了2～3分钟，读取大约在1分钟范围内。

操作的数据项越多，IndexedDB的性能就越糟糕。而且不完全是线性的，在到达某个点后就完全无法使用了。

absurd-sql的缺点是什么？

那么，absurd-sql有哪些缺点？为了提高性能我们需要付出怎样的代价？

使用absurd-sql有一个缺点：你需要下载一个1MB的WebAssembly文件（压缩后只有 409KB）。但仅此而已。这是的缺点，剩下的全是好处，而且还可以使用WASM流式编译，解析/编译的成本也相对较低。对于真正的应用来说想都不用想，尤其是这款工具永远不会发生变化。

你不仅可以获得出色的性能，还可以获得数据库操作的所有功能：

• 事务处理（而且还可以自动提交）

• 完整的查询系统

• 视图

• 表常用的表达式

• 触发器

• 全文本搜索

• 缓存（更主要的加速）

• 等等

这怎么可能？

这款工具好得有点令人难以置信，你确定没有遗漏什么吗？

首先，怎么可能如此轻松地超越IndexedDB？如果真的可行，为什么我们不使用原生SQLite实现同样的性能，并在SQLite里塞入一个SQLite db？

这款工具之所以如此突出，是因为IndexedDB太慢了。如此简单的批处理读写操作就可以获得如此之大的性能提升，任何CPU都达不到这样的效果。我们在读写操作上节省了大量时间，CPU的性能可以忽略不计了。

不够快？还有缓存！

正如我在本文前面提到的，虽然这些结果非常振奋人心，但是原生SQLite的性能依然无可比拟，它快了1～2个数量级。

如果你需要进行大量的读取操作，则如今的性能不足以支持一款真正的应用。但是，我们还有一个非常简单的解决方法：使用SQLite缓存！

SQLite会自动使用2MB的页面缓存，因此你甚至不会注意到任何性能问题。它会缓存所有读取请求的结果，并在发生写入操作时，驱逐读取缓存。一般常见的应用拥有大量读取操作，而写入操作相对较少，因此SQLite的这种方式非常有效。

如果你需要处理大量的数据，则可以试试看提高页面缓存。即使提高到10MB的页面缓存也没问题。我们就是将大量数据库加载到内存中，然后交由SQLite管理。

增加页面大小是减少读取次数的另一种方法，下面我们来详细看一看。

页面大小

首先在演示应用中加载数据，然后打开开发者工具，并查看IndexedDB数据。你可以看到如下内容：

注意，此处存储的数据是大小为4096的字节块，这是SQLite的默认页面大小。页面越小，读取的次数就越多，起初我以为这个设置太小。然而，通过以下优化后就可以正常工作。

你可以随意增加页面大小，但必须是2的幂，因此可以试试看8192。这个页面可以让读取次数减少一半，而且性能也会得到提升。只不过，块越大意味着它可能会读取或写入大量不需要的数据。你可以自己试试看。所有的性能基准测试都使用4096的页面大小，也就是说为了比较的公平性，我们不应该使用性能较低的配置。

如何更改页面大小？只需使用SQLite：

let stmt = db.prepare(`  PRAGMA page_size=8192;  VACUUM;`);

你必须执行VACUUM才能让设置生效。SQLite必须重构整个数据库，才能更改页面大小。修改完毕后，我们存储数据的方式也会自动变化：

注意，现在数据块的大小为8192。我们直接从文件中读取页面大小的字节数。

实现原理

为了获得这个水平的性能，需要一些技巧。因为IndexedDB太慢了，如果不正确处理，后的性能可能比原始IndexedDB还要糟糕。

我们的目标是实现你的愿望：如果SQLite需要进行一系列的读取操作，则它应该打开一个游标并遍历数据。而不是每次读取都打开一个新事务。这很难做到，因为我们只有一个read函数，而且它只接受偏移量和长度。但是，我们可以通过一些技巧来实现。

另一个目标是尽量不要维护状态。我们不应该跟踪锁定状态、我们自己的变更计数器或页面大小。我们可以在需要时直接从SQLite文件中读取，并利用IndexedDB的事务语义锁定数据。我们需要存储的状态就是文件的大小。

问题：同步API

大的问题是在sqlite执行读写操作时，API是完全同步的，因为它基于的是C API。而 IndexedDB的访问是异步的，我们应该如何解决这个问题？

我们生成一个worker进程，并给它一个SharedArrayBuffer，然后使用 Atomics API通过缓冲区进行通信。例如，我们的后端将读取请求写入共享缓冲区，然后工作进程读取请求，并执行异步读取，然后将结果写回缓冲区。

我编写了一个小的通道抽象，通过SharedArrayBuffer发送不同类型的数据（https://github.com/jlongster/absurd-sql/blob/master/src/indexeddb/shared-channel.js）。

关键的部分是Atomics.wait API。在调用这个API的时候，它会完全阻塞 JS，直到满足条件。你可以使用它来等待SharedArrayBuffer中的一些数据，我们就是利用它将异步读写转换为同步读写。后端在等待worker进程的结果时，通过调用它来阻塞进程。

另一种选择是使用Asyncify，这是一种Emscripten技术，用于将同步C调用转换为异步调用。然而，我不会使用这种方法。它的工作原理是将整个代码转换为一连串的unwind和rewind操作，会大幅度影响性能，还会让二进制代码大幅度膨胀。这种做法太具侵入性，会迫使SQLite具有异步API。

我们可以通过Atomics.wait实现一些关键的性能改进，这就足够了。

长期存在的IndexedDB事务

IndexedDB有一个糟糕的行为，一旦事件循环处理完成，它就会自动提交事务。这导致我们无法长期使用事务，而且你必须在执行大量读取操作时重新创建一个新事务。创建事务非常慢，这对性能来说是一个巨大的冲击。

然而，我们可以再次利用Atomics.wait来解决这个问题。我们可以调用它来阻塞保持事务活动的进程。我们打开一个事务，然后阻塞整个线程，这样系统就不能提交事务了。

这意味着在处理来自SQLite的请求时，我们可以在所有请求中重用一个事务。即便需要执行1千次读取，我们也可以使用同一个只读事务，这可以极大地提升速度。

使用游标迭代

使用游标迭代数据更快。不过，我们只能收到单独的读取请求，怎么使用游标呢？

我们可以让一个读取数据的事务持续打开一段时间，因此就可以在检测到顺序读取时打开游标。这其中包含一些权衡利弊，因为在有些浏览器中打开游标的操作非常缓慢，但迭代的速度远远超过了大量的get请求。该后端能够自动检测何时出现多次顺序读取，并自动切换到使用游标。

有趣的是，在Firefox中使用游标是一个巨大的加速。而在Chrome中，只是稍微快一点。

文件锁定与事务语义

对于数据库来说，文件锁定与事务语义非常重要，如果处理不正确，就可能会破坏整个数据库。如果数据库遭到破坏，谁还在乎性能。

我们如何确保正确地写入数据呢？无需多说，这很复杂，但我相信我们采用的这个算法非常可靠。

原子提交

首先我们需要理解SQLite做出的假设。我们需要百分百满足这些假设，否则就有破坏数据库的风险。

在SQLite中，原子提交很好地描述了写入的工作方式。我还研究了大量的代码以及其他要求。总结起来大致如下：

• SQLite使用日志，而且还会写入两次，首先是写入日志，然后是普通文件。

• 你无法避免发生停电之类的意外，而且一旦停电计算机就会在刷新写入的过程中关闭。因为SQLite进行两次写入，因此如果发生这种情况，至少可以保证其中一个文件是完好无损的。如果数据库文件写了一半，则它还有一个“热日志”，只需重新应用该日志即可。如果是日志写了一半，那也没什么大不了，我们只需忽略这次写入操作。这可以保证原子提交（全有或全无）。

• 这一切都依赖于fsync正常工作。在调用fsync后，它会假定所有写入都已成功写入磁盘。如果写入失败，则两个文件的写入都可能不完整。

我们必须满足的个要求是提供一个fsync方法，以原子方式刷新写入。

如果使用IndexedDB，则我们完全不必担心这些问题。IndexedDB提供了事务语义，如果打开一个事务并进行大量写入操作，则要么写入全部成功，要么全部不成功。这可以减轻我们的负担，我们可以依靠它。

我们甚至不需要日志文件。我们可以设置journal_mode=OFF，告诉SQLite不要使用日志文件，但它仍然需要记录回滚事务（ROLLBACK）。因此，我们应该设置journal_mode=MEMORY，将日志保存在内存中，这比将其写入磁盘要快得多。

还有预写日志，或“WAL 模式”。如果是磁盘读写，会更有效。但是，为了提高性能，需要使用mmap之类共享内存的技术。我认为我们无法将这些语义可靠地映射到IndexedDB。如果只是写入IndexedDB，WAL可能会导致开销增加。写入的结构对我们来说并不重要。

文件锁定

SQLite使用“劝告式锁”来协调数据库连接。SQLite的原子提交中详细描述了如何使用锁（https://www.sqlite.org/atomiccommit.html）。

我们需要以SQLite期望的方式锁定我们的数据，否则连接可能会相互覆盖。尽管我们依赖于IndexedDB事务，但这并不意味着它们的顺序是正确的。

然而，我们可以依靠事务。我们只需要做一些额外的工作。IndexedDB中的只读事务可以并行运行，而读写事务一次只能运行一个。我们可以利用它来实现锁定，启动一个读写事务就相当于锁定了文件。

当请求共享锁时，我们打开一个只读事务。即便同时存在多个共享锁也没问题，而且还可以并行运行多个只读事务。然而，当请求写入锁时，我们打开一个读写事务。一旦该事务运行，根据IndexedDB的语义，我们就知道我们拥有了数据库的控制权。

的问题在于，在我们请求读写锁之后，在等待获取读写锁的这段时间内，另一个线程可能写入了数据。SQLite可以为我们提供了这些信息。在获得读写事务后，我们可以读取代表 SQLite“变更计数器”的文件。如果该计数器与我们请求写入时的计数相同，则表明写入是安全的。

SQLite会在写入事务开始（即执行BEGIN TRANSATION时）时锁定文件，然后在事务结束时解锁。在某种程度上，我们将SQLite事务映射成了IndexedDB的读写事务，但我不这么认为，因为我们不会将ROLLBACK转换成IndexedDB的abort()。我们利用IndexedDB事务来确保原子写入的安全，而且还会写入 SQLite传来的数据。 

这是的实现方式，因为我们有长期存在的IndexedDB事务，因为我们可以打开一个读写事务，并且在整个写入锁定过程中保持这个读写事务开放。如果我们必须重新打开它，则会导致数据无法安全地写入数据库，而且数据库也容易遭到破坏。

没有SharedArrayBuffer的备用模式 

虽然大多数浏览器都支持SharedArrayBuffer，但Safari还不支持。我不太担心，因为我相信将来Safari一定会支持的，但眼下我们仍然需要提供某种支持。

遇到SharedArrayBuffer不可用的情况，absurd-sql还准备了备用模式，它可以在开始时读取所有数据，这样以后的读取就是同步的。

然而写入会更困难，因为它假设写入总是成功的，但实际上写入操作需要在后台排队运行。我们实现了相同的事务语义（仅在安全时写入），但实际操作发生在后台。

这样做的主要问题是，如果写入不成功，则整个数据库都是旧数据。我们再也不能写入文件了。我们可能需要重新启动数据库并再次读取整个文件，但这感觉很复杂。

终结果是，如果在Safari中打开了两个标签页，则实际上只有其中一个可以执行写入操作。如果两个选项卡同时写入数据，则其中一个会检测到数据的变化，而且永远不会写入数据库。所有写入操作只能继续在内存中执行，一旦刷新页面，所有数据都会丢失。当这种情况发生时，应用程序应该通知用户，避免数据丢失。

参考链接：https://jlongster.com/future-sql-web