<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>SQLite on araisun.com</title><link>https://araisun.com/tags/sqlite/</link><description>Recent content in SQLite on araisun.com</description><image><title>araisun.com</title><url>https://araisun.com/fishing-english-at-miyuki-beach/eyecatch.png</url><link>https://araisun.com/fishing-english-at-miyuki-beach/eyecatch.png</link></image><generator>Hugo</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 09:45:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://araisun.com/tags/sqlite/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>SQLiteのボトルネックはディスクの遅さではない：ロックとfsyncをPythonで実測する</title><link>https://araisun.com/sqlite-bottleneck/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 09:45:00 +0900</pubDate><guid>https://araisun.com/sqlite-bottleneck/</guid><description>「SQLiteはファイルベースだから毎回ディスクI/Oが走って遅いのでは」——そう考えたくなりますが、実測すると読み取りはOSのページキャッシュに乗ってメモリ速度で返ります。本当のボトルネックは、書き手がデータベース全体で1人しか通れない直列化と、コミットごとのfsync。database is locked の再現、journal_mode別のコミット速度、ページキャッシュの仕組みまで、Python標準ライブラリだけで実測して確かめます。</description></item></channel></rss>