优化Sqlite 中的时间序列TimeSeries时间范围查询

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在优化Sqlite中的时间序列TimeSeries时间范围查询时，关键在于数据结构和查询策略。首先，创建两个表：一个主表"main_logs"，记录时间（秒）和整数主键；另一个子表"main_sub_logs"，存储每个时间点的详细日志。例如，每秒可以记录10000条记录。查询时，避免搜索所有日志，而是限定在特定秒数范围内，以减少搜索量。

一种解决方案是利用AUTOINCREMENT和sqlite_sequence表保持最新ID，确保时间戳相同情况下记录的唯一性。对于毫秒或微秒精度，需要调整查询策略。例如，可以使用timestamp*10000和last_added_ID + 1的较大值作为唯一标识。

另一种方法是使用WITHOUT ROWID表，这可以实现较快的8ms查询时间。但需要注意手动实现自动递增ID，因为WITHOUT ROWID不支持AUTOINCREMENT。这种方法适合于不需要额外rowid列，且能合并rowid和多个列在一个B树中的场景。

对于排序近似的唯一标识，可以考虑使用ULID（ Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier）或Snowflake MongoDB ObjectId。这些方法提供了一种按时间顺序排序的全局唯一标识符。

在实践中，我曾遇到过类似问题，通过创建逻辑关联的主子表结构，结合查询策略，可以在指定时间范围内快速检索到所需日志。例如，查询1608718655到1608718656之间的日志。

在C#中处理可变的DateTime值，可以使用参数化查询防止SQL注入。同时，SQLite的DateTime处理需要注意版本兼容性和数据类型转换，如将当前日期时间插入数据库时，可能需要使用CURRENT_TIMESTAMP或Java代码读取时间。