Android 为什么导入CSV需要这么长时间？我如何加快导入速度？

我有一个相当大的CSV文件（约.5Mb，16000行，6列），我目前正在将其作为Android应用程序的一部分导入阵列中。我将CSV存储在assets文件夹中，并在每次使用时重新导入它。导入现在需要7或8秒（每行大约47毫秒）

以下是我在CSV中读取的代码：

         @Override
         protected ArrayList<Car> doInBackground(Void... voids) {
            ArrayList<Car> toReturn = new ArrayList<Car>(); 

            try {

                BufferedReader CSVFile = new BufferedReader(new InputStreamReader(CarChooser.this.getAssets().open(CSV_NAME)));
                String dataRow = CSVFile.readLine();
                Car car;
                while (dataRow != null){
                    // split on the comma only if that comma has zero, or an even number of quotes in ahead of it
                    String[] dataArray = dataRow.split(",(?=([^\"]*\"[^\"]*\")*[^\"]*$)");
                    if(dataArray.length != 6) throw new IllegalStateException("Row length should be 6. Row length = " + dataArray.length);

                    int year = Integer.parseInt(dataArray[0]);
                    String make = Utils.removeQuotes(dataArray[1]);
                    String model = Utils.removeQuotes(dataArray[2]);
                    float mpgCty = Float.parseFloat(dataArray[3]);
                    float mpgHwy = Float.parseFloat(dataArray[4]);
                    float mpgCmb = Float.parseFloat(dataArray[5]);

                    car = new Car(year, make, model, mpgCty, mpgHwy, mpgCmb);

                    toReturn.add(car);

                    dataRow = CSVFile.readLine(); 
                }
                CSVFile.close();
            } catch (IllegalStateException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            return toReturn;
         }

@覆盖
受保护的ArrayList doInBackground（无效…无效）{
ArrayList toReturn=新的ArrayList（）；
试一试{
BufferedReader CSVFile=新的BufferedReader（新的InputStreamReader（CarChooser.this.getAssets（）.open（CSV_NAME））；
字符串dataRow=CSVFile.readLine（）；
汽车；
while（dataRow！=null）{
//仅当逗号前面有零个引号或偶数个引号时，才拆分该逗号
字符串[]dataArray=dataRow.split（“，（？=（[^\“]*\”[^\“]*\”[^\“]*\”*[^\“]*$”）”）；
如果（dataArray.length！=6）抛出新的IllegalStateException（“行长度应为6.Row length=“+dataArray.length”）；
int year=Integer.parseInt（数据数组[0]）；
字符串make=Utils.removeQuotes（dataArray[1]）；
字符串模型=Utils.removeQuotes（dataArray[2]）；
float-mpgCty=float.parseFloat（数据数组[3]）；
float-mpgHwy=float.parseFloat（数据数组[4]）；
float-mpgCmb=float.parseFloat（dataArray[5]）；
car=新车（年份、品牌、型号、mpgCty、mpgHwy、mpgCmb）；
t返回。添加（汽车）；
dataRow=CSVFile.readLine（）；
}
CSVFile.close（）；
}捕获（非法状态）{
e、 printStackTrace（）；
}捕获（IOE异常）{
e、 printStackTrace（）；
}
回归回归；
}

以下是我的问题：

这是我应该期待的时间吗

如果没有，为什么要花这么长时间

加快整个过程的最佳方式是什么

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我没有使用SQL数据库的经验，但这听起来像是我应该研究的问题。

如果不知道您对这些数据做了什么，很难给出任何建议。您对该列表做了什么？该列表用于填充3个相关微调器，您可以在其中选择汽车年份，然后是品牌，然后是车型。我不是确定你的问题是什么，但我愿意成为一个SQLite DB会更快。然后我会发出三个查询来填充你的微调器，并在此基础上找到你的车。我可以在回答中给出更多细节，但我没有确切的数字说它会更快。