SQL中的Python集合字典

我有一个Python字典，其中键是整数，值是整数集。考虑到潜在的大小（数百万个键值对，其中一个集合可以包含1到数百个整数），我希望将其存储在SQL（？）数据库中，而不是使用pickle序列化以存储它，并在需要时将其加载回数据库

通过阅读，我看到了两种可能的方法，都有其缺点：

• 序列化集合并将它们存储为blob:这样我将得到一个包含两列的SQL，第一列是字典的键，作为整数主键，第二列是blob，包含一组整数。 缺点：如果不加载完整的BLOB，就无法再修改集合，在向其添加值后，将其序列化并作为BLOB插入数据库

• 为每个集合的每个元素添加一个唯一的键：我会得到两列，一列有键（现在是集合/列表的键字典+索引元素），一列每行有一个整数值。我现在可以向“集合”添加值，而不必将整个集合加载到python中。我得做更多的工作来跟踪所有的钥匙

此外，一旦数据库完成，我将始终需要集合作为一个整体，所以想法1似乎更快？如果我查询某些值之间的所有in主键，或者像某些值一样，以获得system 2中的整个集合，SQL数据库（sqlite）是否仍然可以作为哈希表工作？或者它会线性搜索所有适合我的中间搜索或类似搜索的值吗

总的来说，解决这个问题的最佳方法是什么？显然，如果有一种完全不同的第三种方法可以自然地解决我的问题，请随意建议！（通过四处搜索未找到任何其他解决方案）

我对Python有点陌生，尤其是对数据库，所以如果我的问题不清楚，请告诉我。：）

你的第二个答案几乎就是我推荐的答案。我要做的是有三列：

• 设置ID
• 钥匙
• 价值观

然后，我将在集合ID和密钥上创建一个复合主键，以确保组合是唯一的：

CREATE TABLE something (
  set, 
  key, 
  value, 
  PRIMARY KEY (set, key)
);

现在，您可以将值直接添加到特定集合中（或更新集合中的关键点），并选择集合中的所有关键点

也就是说，您的第一个策略对于读取繁重的工作负载更为优化，因为索引的大小会更小

SQL数据库（sqlite）仍然可以作为哈希表使用吗

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SQL数据库倾向于不使用哈希表。他们通常也不会进行顺序查找。他们通常会创建一个索引（倾向于某种类型的树，例如B树），允许范围查找（例如，您不知道要查找的键）。

谢谢！主键（set，KEY）很有意义，必须深入研究如何使用数据库。B树的时间复杂度为O（log（n）），这比我认为哈希表通常具有的O（1）还要差，而python中的字典具有（？）。任何从数据库中取出一个项目的方法都有O（1）？O（log（n））是非常非常有效的，除非您进入数十亿/万亿行范围，否则不应该成为问题。这也仅适用于随机访问查找。哈希表中的任何类型的范围查找都是O（n）最小值，而SQL索引中的范围查找都是O（k）（与您正在查询的数字而不是整个数据集成比例）。如果需要进一步扩展，则需要查看基于哈希表的键值数据库，如Couchbase或Redis。这样做的缺点是在一个集合中查找所有记录是很困难的，并且需要它自己的索引，这在一些KV数据库中是有特点的。好的，谢谢，澄清了很多！我之所以想使用真正的哈希表，是因为最初的算法（我正在构建我自己的Shazam作为一个爱好问题）是围绕这个想法构建的。录制一首歌的每一秒我都需要从数据库中拿出十几个完整的集，大概有一百万个不同的集，但我可以想象你是对的，一个O（log（n））或O（1）还不能真正起作用，所以我会尝试一下你的想法！听起来是个有趣的项目。在本例中，我建议您确保充分抽象代码，以便轻松切换后端。e、 将其封装在一个类中，这样您甚至可以尝试不同的实现并比较它们。如果绩效是一个问题，那么在做出决定之前一定要进行衡量！