# realm_dart_benchmark

**Repository Path**: doule/realm_dart_benchmark

## Basic Information

- **Project Name**: realm_dart_benchmark
- **Description**: 这是一个用于测试 Realm Dart 数据库性能的 Flutter 基准测试应用程序。该应用程序可以测量在不同数据量下，Realm 数据库的创建、读取关联数据、更新和删除操作的性能表现。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-11
- **Last Updated**: 2025-11-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Realm Dart Benchmark

这是一个用于测试 Realm Dart 数据库性能的 Flutter 基准测试应用程序。该应用程序可以测量在不同数据量下，Realm 数据库的创建、读取关联数据、更新和删除操作的性能表现。

## 功能特性

- 支持配置不同数据量的基准测试（默认测试 10,000 条记录）
- 可自定义测试迭代次数（默认 3 次）
- 自动生成 CSV 格式的性能报告
- 保存测试结果到本地文件系统
- 简单直观的用户界面，显示测试结果
- 适配 OpenHarmony 平台的 Realm Dart 实现

## 基准测试指标

应用程序测量以下数据库操作的性能：

- **创建操作**：创建指定数量的 Player 和 Team 对象
- **关联读取**：遍历 Team 对象及其关联的 Player 对象
- **更新操作**：更新所有 Player 对象的属性
- **删除操作**：删除所有测试数据

每个操作的执行时间以毫秒为单位记录，并生成 CSV 格式的报告。

## 技术栈

- Flutter 框架
- Dart 语言
- Realm Dart 数据库
- 适配 OpenHarmony 平台

## 数据模型

应用程序使用三个主要的数据模型：

- **Player**：表示运动员，包含 ID、姓名和号码属性
- **Team**：表示团队，包含 ID、名称和关联的 Player 列表
- **Game**：表示比赛，包含 ID、日期、主客队信息和比分

## 项目结构

```
lib/
├── main.dart                 # 应用程序入口和 UI 实现
└── src/
    └── realm/
        ├── benchmark.dart    # 基准测试逻辑实现
        └── schemas.dart      # Realm 数据模型定义
```

## 开始使用

### 前提条件

- Flutter SDK 已安装
- 支持的开发环境（Android、iOS、OpenHarmony）

### 安装和运行

1. 克隆项目仓库

2. 安装依赖：
   ```
   flutter pub get
   ```

3. 运行应用程序：
   ```
   flutter run
   ```

### 使用说明

1. 应用程序启动后，会自动尝试加载之前的测试结果（如果存在）
2. 点击 "Run Benchmark" 按钮开始新的基准测试
3. 测试过程中显示加载指示器
4. 测试完成后，结果会显示在界面上并保存到本地文件系统

## 自定义测试参数

要修改测试的数据量和迭代次数，可以在 `main.dart` 文件中修改 `_runBenchmarkInBackground` 函数中的参数：

```dart
// 修改这行代码中的参数
benchmark.run([10000, 10000], 3);
```

- 第一个参数是数据量数组，可以测试多个不同的数据量
- 第二个参数是迭代次数

## 测试结果

测试结果以 CSV 格式保存在应用程序的文档目录中，文件名为时间戳加上 `_benchmark_results.csv` 后缀。CSV 文件包含以下列：

- `operation`：操作类型（create、read_assoc、update、delete）
- `data_volume`：测试的数据量
- `iteration`：迭代次数
- `time_ms`：执行时间（毫秒）

### 实际测试数据

以下是测试的实际运行结果（数据量：10,000 条记录，迭代次数：3 次）：

| 操作类型 | 数据量 | 迭代次数 | 执行时间(毫秒) |
|---------|-------|---------|--------------|
| create | 10000 | 1 | 2729 |
| read_associated | 10000 | 1 | 33 |
| update | 10000 | 1 | 69 |
| delete | 10000 | 1 | 7 |
| create | 10000 | 2 | 2442 |
| read_associated | 10000 | 2 | 13 |
| update | 10000 | 2 | 64 |
| delete | 10000 | 2 | 8 |
| create | 10000 | 3 | 2467 |
| read_associated | 10000 | 3 | 2 |
| update | 10000 | 3 | 43 |
| delete | 10000 | 3 | 3 |

### 测试结果分析

根据测试数据，我们可以得出以下结论：

1. **创建操作**：创建 10,000 条记录和相应的团队关系平均需要约 2,500 毫秒。第一次迭代略慢（2,729 毫秒），后续迭代性能有所提升。

2. **关联读取**：遍历所有团队及其关联的球员数据非常高效，平均只需约 10 毫秒。随着迭代次数增加，性能进一步优化，第三次迭代仅需 2 毫秒。

3. **更新操作**：更新所有球员记录的属性平均需要约 55 毫秒，性能稳定。

4. **删除操作**：删除所有测试数据非常迅速，平均只需约 5 毫秒。

总体而言，Realm Dart 在处理中等规模数据集时表现出良好的性能特性，特别是在读取关联数据和删除操作方面效率很高。随着系统缓存的优化，重复操作的性能会进一步提升。

## License

This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.