Python 在关系数据库中存储聊天日志

我正在编写一个聊天机器人，它使用过去的对话来生成响应。目前，我使用文本文件来存储所有数据，但我希望使用数据库，以便bot的多个实例可以同时使用它

我应该如何构造这个数据库

我的第一个想法是保留一个主表，如

创建表会话（startTime INT、ip INT、botVersion REAL、length INT、tableName TEXT）

。然后，对于每个会话，我

创建一个表（timestamp INT，message TEXT）

，其中包含该会话期间发送或接收的所有消息。对话结束后，我将新表的名称插入

会话（tableName）

。以这种方式以编程方式创建表可以吗？我这样问是因为大多数SQL教程似乎都建议在程序初始化时创建表

另一种方法是使用一个巨大的

创建表Messages（id INT，message TEXT）

表来存储发送或接收的每条消息。会话结束后，我可以向会话添加一个新条目，其中包括会话期间使用的

id

，以便我可以查找特定会话期间发送的所有消息。我想这样做的一个好处是我不需要成百上千张桌子

我计划使用SQLite，尽管它的并发性很低，因为bot的每个实例在生成响应之前可能会进行数千次读取（这将导致一次写入）。不过，如果另一个关系数据库更适合此任务，请发表评论

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注意：关于在数据库中存储聊天日志还有其他问题，但我特别想了解它的结构以及对上述想法的反馈。

不要为每次对话使用不同的表。而是将“对话”列添加到单个表中。

不要为每个对话使用不同的表。相反，在单个表中添加一个“conversation”列。

我非常怀疑每个对话一个表是否是正确的解决方案。我怀疑在int中存储时间戳是否是正确的解决方案。顺便说一句：wakkerbot将其输入和输出（当前为tweets）存储在postgres DB中。输入包括200万条“博客”反应，输出约2千条帖子和推文。您可以在SF上找到数据模型的（旧版本）。@wildplasser为什么时间戳是个问题？我计划使用unix时间戳（从epoch算起的秒数）。IIRC SQLite INT是一个int64，因此不应溢出。因为在查询中，您希望使用纯文本的人类可读常量：

其中提交日期<'2011-10-20'

@wildplasser SQLite对时间没有非常复杂的理解，所以日期要么是字符串（ISO格式，UTC格式，可能最好）要么是数字（与epoch的偏移量，如Unix时间戳）。如果用户不直接编写SQL——我们承认，大多数用户都不这样做——那么两者都可以工作。当然，从语义上来说，他们可以捕获稍有不同的东西，但这在这里重要吗？请注意，理解“人类”时间是艰难的，可怕的是；在这个主题上有整个专家库……我高度怀疑每个对话都有一个表是正确的解决方案。我怀疑在int中存储时间戳是否是正确的解决方案。顺便说一句：wakkerbot在postgres DB中存储其输入和输出（目前为tweets）。输入由2M“blog”组成反应，输出大约2K条帖子和tweet。您可以在SF上找到数据模型的（旧版本）。@wildplasser为什么时间戳是个问题？我正计划使用unix时间戳（从纪元算起的秒数）.IIRC SQLite INT是一个int64，因此不应溢出。因为在查询中，您希望使用纯文本人类可读常量：

其中提交日期<'2011-10-20'

@wildplasser SQLite对时间的理解不太透彻，所以日期要么是字符串（ISO格式，UTC格式，可能最好）要么是数字（与epoch的偏移量，如Unix时间戳）。如果用户不直接编写SQL——我们承认，大多数用户都不这样做——那么两者都可以工作。当然，从语义上来说，他们可以捕获稍有不同的东西，但这在这里重要吗？请注意，理解“人类”时间是艰难的，可怕的是；在这个主题上有完整的专家库……如果我这样做，

对话

专栏将不得不存储对话中的每条消息，对吗？我更喜欢保留每条消息seprate@Navin：当然-这就是所谓的（Ps：对不起，这是维基）.如果我这样做，

对话

列将必须存储对话中的每条消息，对吗？我宁愿保留每条消息seprate@Navin：当然，这就是所谓的（Ps：对不起，这是维基）。