减少Python中的SQLITE3访问时间（并行化？）

Question

我在一个表中有4100万行的sqlite3中有一个庞大的数据库。 但是，执行单个查询大约需要14秒钟。 我需要大大改善访问时间！ 这是硬盘硬件限制还是处理器限制？ 如果这是一个处理器限制，那么我想我可以使用必须并行处理查询的8个处理器。 但是我从未在SQLite中为python找到并行查询的方法。 有什么办法吗？ 请给我一个编码示例？ 还是其他数据库程序访问效率更高？ 如果是这样，那是哪一个？

Answer 1

首先，请确保所有相关索引均已就绪，以帮助进行有效的查询-这可能有帮助也可能没有帮助...

除此之外，SQLite旨在成为（奇怪的） 精简嵌入式SQL DB引擎-可能有4100万行根据列的数量和大小推入它...

您可以将数据库导入到PostgreSQL或MySQL ，它们都是带有Python绑定和广泛功能集的开源RDMS。 他们将能够有效地处理大数据上的查询，索引，缓存，内存管理等。 （或者至少，由于它们是为此目的而设计的，比起不是……的SQLite更有效。）