Python:sqlite3-如何加快数据库更新

我有一个数据库，作为

.db

文件存储在磁盘上。我使用

sqlite3

实现了管理该数据库所需的所有功能。但是，我注意到更新表中的行需要花费大量时间。我的数据库当前有608042行。数据库有一个表，我们称之为

Table1

。此表由以下列组成：

id | name | age | address | job | phone | income

（

id

在将行插入数据库时自动生成值）。 在读取所有行之后，我对行中的值执行一些操作（用于预测收入的ML算法），接下来我必须更新（对于每行）收入的值（因此，对于608042行中的每一行，我执行

SQL更新

操作）。 为了更新，我正在使用以下函数（从我的类复制）：

我为数据库中注册的每个人调用这个函数

for each i out of 608042 rows:
  update_row(new_income_i, i.name)

（每个i的新收入值不同）。

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这需要大量的时间，即使数据集不是巨大的。有没有办法加快数据库的更新速度？我应该使用sqlite3以外的东西吗？或者我应该将数据库存储为.db文件而不是将其存储在内存中（使用

sqlite3.connect（“：memory:”）

）？

每个UPDATE语句都必须扫描整个表以查找与名称匹配的任何行

name

列上的索引可以防止这种情况，并使搜索速度更快。（见和）

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但是，如果

name

列不是唯一的，则该值甚至不适合查找单个行：每个具有重复名称的更新都会修改具有相同名称的所有行。因此，您应该使用

id

列来标识要更新的行；作为主键，此列已经有一个隐式索引。

您是否尝试在列

name

上创建索引，或者甚至使用

id

更新这些记录？如果

name

对每一行都是唯一的，您甚至可以尝试在

name

列上创建一个唯一的索引，但我认为使用

id

应该很快，因为它不是字符串而是数字。@id是唯一的，名称不一定是唯一的。请您多告诉我一点，这个索引是怎么做的以及它能帮助什么？看看“数据库索引是如何工作的”？考虑使用支持存储过程的数据库，这样您就可以实现ML算法作为一个存储过程，它可以应用在一个更新语句中，不必将所有数据移到Python中，然后一次将结果移回一行。@rd_nielsen您可以推荐任何支持存储过程的数据库或任何我可以阅读的教程/博客文章吗？谢谢您的解释！

for each i out of 608042 rows:
  update_row(new_income_i, i.name)