Python的SQLite并发性？

如何解决Python的SQLite并发性？

| 假设我有一个巨大的SQLite文件（例如500 [MB]）。 10个不同的“ 0”实例可以同时访问此文件并更新它的不同记录吗？注意，这里的重点是不同的记录。 例如，假设SQLite文件具有“ѭ1”行： 实例1将处理（并更新）行0-100000 实例2将处理（并更新）行100001-200000 ......................... 实例10将处理（并更新）行900001-1000000 这意味着，每个“ 0”实例将仅更新文件的唯一子集。请问这项工作有效，还是我会遇到严重的诚信问题？     

解决方法

        更新，感谢AndréCaron。 您可以这样做，但是只有读取操作支持SQLite中的并发性，因为整个数据库都锁定在任何写入操作上。在这种情况下，SQLite引擎将返回SQLITE_BUSY状态（如果超过了默认的访问超时时间）。还应考虑到，这在很大程度上取决于为给定的OS和文件系统实现良好的文件锁定。通常，我不建议使用建议的解决方案，特别是考虑到DB文件很大，但是您可以尝试。 最好使用基于服务器进程的数据库（MySQL，PostgreSQL等）来实现所需的应用程序行为。     ,        有些。一次只能有一个实例可以写入，这意味着并发写入将被阻止（请参阅SQLite FAQ）。您不会遇到完整性问题，但是我不确定您会真正从并发中受益，尽管并发取决于并发与否。