Python 由字典组成的数据库的正确选择

我有一本大词典，其格式如下：

dict["randomKey"]=[dict1,dict2,int,string]

可能会有几万把钥匙

dict1

本身有大约100个键

问题是：我需要将这本词典存储在服务器上，并由多台机器读取。这个的最佳格式是什么

我现在使用的是非常容易使用的

shelve

。 但是，我需要从主字典（dict）中获取所有键，以便从

dict1

或

dict2

中获取某个键的特定值，这需要一些时间，而且我担心当字典变得更大时，就像50k键一样，这将花费永远的时间。 我读过关于sqlite3的文章，它似乎是一个不错的选择，但我不知道它是否适合我的需要

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除了Python程序之外，我并不需要数据库能够被其他程序访问（尽管这会很好），但我需要它快速、稳定，并且能够让多台计算机同时从中读取数据。谢谢

我会选择一个支持原生json的数据库，它可以高效地在json字典中搜索。我喜欢PostgreSQL：

数据表：

create table dict (
  key text primary key,
  dict1 jsonb not null default '{}',
  dict2 jsonb not null default '{}',
  intval integer not null,
  strval text not null
);

用一些示例值填充它：

insert into dict
select
  i::text,
  (select
    jsonb_object(
      array_agg('k'||v::text),
      array_agg('v'||(v+i)::text)
    ) from generate_series(1,1000) as v
  ),
  (select
    jsonb_object(
      array_agg('k'||v::text),
      array_agg('v'||(v+i)::text)
    ) from generate_series(1,1000) as v
  ),
  i,
  i::text
from generate_series(1,10000) as i;

在

dict1

中获取键

k6

有值的键

v134

：

select key from dict where dict1 @> '{"k6":"v134"}';
 key 
-----
 128
(1 row)

Time: 232.843 ms

如果您的表非常大，您甚至可以为字典列编制索引，以便更快地进行搜索。但这些索引将比表本身大，数据库可以决定无论如何不使用它们更安全：

create index dict_dict1_idx on dict using gin(dict1);
create index dict_dict2_idx on dict using gin(dict2);

您可以强制数据库使用索引，如果您知道这是有益的：

set enable_seqscan=off;
select key from dict where dict1 @> '{"k6":"v134"}';
 key 
-----
 128
(1 row)

Time: 8.955 ms

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与SQL相比，文档数据库可能更适合您的需要。我做了一些研究，但我真的不知道。。。根据您的经验，sqlite和postgresql之间是否存在显著差异？答案是thx，我想说，它们就像脚踏车和18轮卡车一样。