python - 由字典组成的数据库的正确选择

我有一本大的字典，其格式如下：

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

可能会有数万个键。 dict1本身具有〜100个键。

问题是：我需要将此字典存储在服务器上并由多台机器读取。最好的格式是什么？

我现在使用的是非常容易使用的shelve。
但是，我将需要从主词典（dict）中获取所有键，以获取dict1或dict2中某个键的某个值，这会花费一些时间，而且恐怕该词典何时会发布。更大，例如50k键，这将永远花费。
我已经读过有关sqlite3的信息，这似乎是一个不错的选择，但我不知道这是否是满足我需求的好解决方案。

我真的不需要数据库可以被Python程序以外的其他程序访问（虽然会很好），但是我需要它快速，稳定并且能够同时读取许多计算机。谢谢！

最佳答案

我会选择一个具有本地json支持的数据库，该数据库可以有效地搜索json词典。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
);

用一些样本值填充它：

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;

获取v134中的键k6的值为dict1的键：

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

Time: 232.843 ms

如果表很大，您甚至可以索引字典列以进行更快的搜索。但是这些索引将比表本身大，并且数据库可以决定不使用它们更安全：

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

如果知道这样做是有益的，则可以强制数据库使用索引：

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

Time: 8.955 ms

关于python - 由字典组成的数据库的正确选择，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43468755/