一位程序员急需在一分钟之内生成十亿行的测试数据库，然而在用Python写了脚本之后发现「大失败」。怎么办？当然是用Rust了！
于是，他做了一个所有程序员都会做的事：写一个Python脚本来生成数据库。于是，他又做了一个所有程序员都会做的事：进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。项目已开源：https://github.com/avinassh/fast-sqlite3-inserts作者需要在他2019年的MacBook Pro（2.4GHz四核i5）上，一分钟内生成一个有10亿行的SQLite数据库。
生成的数据是随机的；
「area」列将包含六位数的地区代码（任何六位数都可以，不需要验证）；
「age」列是5、10或15中的任何一个；
「active」列是0或1。
不过，作者表示，对脚本的要求也不用太高，还是可以妥协的：如果进程崩溃，所有的数据都丢失也没有问题，再次运行脚本就可以了；
允许充分利用电脑的资源：100%的CPU，8GB的内存和剩余的SSD储存；
不需要使用真正的随机方法，来自stdlib的伪随机方法就可以。
在最开始的脚本中，作者试图在一个for循环中逐一插入1000万条记录，而这让用时直接达到了15分钟。在SQLite中，每次插入都是一个事务，每个事务都保证它被写入磁盘，作者推断可能问题就来自这里。于是作者开始尝试不同规模的批量插入，发现10万是一个最佳点，而运行时间减少到了10分钟。
作者认为自己写的代码已经很简练了，并没有什么可以优化的空间。根据各种关于SQLite优化的建议，作者做了一些改进。
此处作者提醒，请不要把这些操作用到生产上去。
作者再次重写了Python脚本，这次包括了微调的SQLite参数，这次带来了巨大的提升，运行时间大幅减少：原始的for循环版本用时大约10分钟。
批处理版本用时大约8.5分钟。
PyPy在其主页上强调它比CPython快4倍，于是作者决定尝试一下。令作者有些意外的是，竟然不需要对现有的代码进行任何改动，只需要在PyPy运行就可以了。
批处理版本只需要2.5分钟，也就是速度快了接近3.5倍。莫非是在Python的循环上耗费了太多时间？于是作者删除了SQL指令之后再次跑了一遍代码：然而用Rust重写了相同的内容之后，循环只需要17秒。于是，作者果断抛弃Python，转投Rust的怀抱。
像Python一样，作者先写了一个原始的Rust版本，一个循环执行一行数据的插入。然而，即便使用了所有SQLite的优化，也依然消耗了大约3分钟。于是作者进行了进一步的测试：使用准备好的语句，以50行为一个批次插入，最终用时34.3秒。作者又写了一个线程版本，其中一个线程从通道接收数据，还有四个线程向通道推送数据。这个也是目前性能最好的版本，最终用时大约32.37秒。
SQLite论坛上的网友提出了一个有趣的想法：测量内存数据库所需的时间。于是作者又跑了一遍代码，将数据库的位置设定为「:memory:」，rust版本完成的时间少了两秒（29秒）。也就是说将1亿条记录写入到磁盘上需要2秒，这个用时似乎也是合理的。这也说明，可能没有更多的SQLite优化可以以更快的方式写入磁盘，因为99%的时间都花在生成和添加数据上。| Rust | 33秒 |
| PyPy | 126秒 |
| CPython | 210秒 |
目前，第二快的版本是单线程运行的，而作者的电脑有4个核心，于是他在一分钟内可以得到8亿行数据。然后再经过几秒钟的数据合并，时间仍然可以少于一分钟。
博主的这一番研究获得了网友们的一致好评。
- PyPy的效率和灵活性可以通过即插即用的方式体现（将来一定会给它一个机会）。
- 文章的排版非常简单，有适当的源代码链接。很有趣，很容易上手。
Rust高光时刻又来了！
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