python - 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实现了管理这个数据库所需的所有功能。但是，我注意到更新表中的行需要大量时间。我的数据库目前有608042行。数据库只有一个表，我们称之为Table1。此表由以下列组成：

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

（id值是在将行插入数据库时自动生成的）。
在读取所有行之后，我对行中的值执行一些操作（预测收入的ml算法），然后我必须（针对每一行）更新income的值（因此，对于608042行中的每一行，我执行SQL update操作）。
为了更新，我使用了以下函数（从我的类中复制）：

def update_row(self, new_value, idkey):
    update_query = "UPDATE Table1 SET income = ? WHERE name = ?" %
    self.cursor.execute(update_query, (new_value, idkey))
    self.db.commit()

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）。
这需要大量的时间，即使数据集不是很大。有没有办法加快数据库的更新？我应该用别的东西吗？或者应该将数据库存储为.db文件而不是存储在内存中（使用sqlite3）？

最佳答案

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。（参见Query Planning和How does database indexing work?）
但是，如果name列不唯一，则该值甚至不适合查找单个行：使用重复名称的每次更新都将修改具有相同名称的所有行。因此，应该使用id列来标识要更新的行；作为主键，该列已经有一个隐式索引。