为什么SQLite竟成爬虫数据存储王者？轻量级神器碾压MySQL和MongoDB

身为一名对数据技术长期予以关注的从业者，我察觉到，越来越多的开发者开始再度评估工具选择的标准，不再盲目地径直去追求“高大上”的系统，而是转换成更在意实际场景的匹配度情况这种务实的技术选型思维，这恰恰正是当前开发领域最为需要迎来的转变，。

选择SQLite的技术考量

对于数据存储方案进行选择操作的时候，SQLite呈现展现出与众不同的独特优势啊。在2023年对外发布的SQLite 3.42版本，进一步对查询性能作出优化调整，使其在数据处理效率方面拥有了较为显著的提升效果哟。这个数据库会把整个数据集全都存储至单个磁盘文件当中，最大限度让部署流程得到简化呀。

不像那种需要有独立服务进程的数据库系统，SQLite达成了零配置运行的状态。开发者不用去做复杂的用户权限管理事儿，也不用进行网络端口配置，这样的特性让它特别适配中小规模数据存储场景。经过实测的数据表明，在千万级数据量这个范围之内，SQLite能够维持稳定的读写性能。

SQLite的竞争优势

相对比于MySQL这类传统数据库而言，SQLite在特定的场景情形之下展现出更为出色的性能表现。这是因为，MySQL需要进行单独的安装数据库服务操作，其配置的进程一般往往需要花费10到15分钟那么长时间。然而呢，SQLite在Python环境当中是能够直接加以运用使用的，如此一来在很大程度上显著地缩短了项目启动所需要消耗的时间。 。

将MongoDB等文档型数据库拿来进行对比，SQLite在事务一致性这一方面更具备保障，其ACID事务特性保证书数据操作的可靠性，之于数据查询环节，SQLite对完整的SQL语法予以支持，较NoSQL数据库的查询方式更为灵活高效，句号。

环境配置与工具准备

Python 3.6以及比3.6更高的版本全都在内部设置了sqlite3模块，借此能给开发者予以那种一打开箱子就可以使用的体验。凭借运行python一道杠version这个命令能够检验当前所处的环境，以此保证开发环境契合规定要求。

for item in soup.find_all('div', class_='item'):
    title = item.find('span', class_='title').text
    rating = item.find('span', class_='rating_num').text
    voters = item.find('div', class_='star').find_all('span')[-1].text[:-3]
    quote = item.find('span', class_='inq')
    quote = quote.text if quote else "无"
    movies.append((title, rating, voters, quote))
return movies

建议去安装requests库进而被用于处理网络请求，运用beautifulsoup4来解析HTML内容。对于开发工具推荐VS Code配上SQLite Explorer插件来讲，能如此这般直观地去查看数据库结构和内容，以此来提高开发效率 。

# 创建表（如果不存在）
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS movies (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    title TEXT NOT NULL,
    rating REAL,
    voters INTEGER,
    quote TEXT
)
''')
# 插入数据
cursor.executemany('''
INSERT INTO movies (title, rating, voters, quote)
VALUES (?, ?, ?, ?)
''', movies)
conn.commit()
conn.close()
print("数据保存成功！")

数据采集实战演示

for i in range(0, 250, 25):
    url = base_url + str(i)
    print(f"正在抓取第{i//25+1}页...")
    html = fetch_movie_page(url)
    if html:
        movies = parse_movie_info(html)
        all_movies.extend(movies)
save_to_sqlite(all_movies)

照着豆瓣电影Top250来讲，采集环节得去构造恰当合理的请求头。运用fake_useragent库进而生成随机的User - Agent能够切实有效地避开反爬机制。请求超时的时间建议设定为10秒，以此来确保程序的稳定性。

在页面解析这个阶段，借助BeautifulSoup的CSS选择器去定位那目标数据元素，把电影名称呀、评分以及评论数等等这些信息提取当作结构化数据，以此为后续存储做好相应准备，并且这个过程得留意异常处理，要保证单条数据解析出现失败不致使整体流程受到影响。

数据库性能优化技巧

 print(f"{row[0]:<30} 评分:{row[1]:<5} 评价人数:{row[2]:>8}")

建议对常用检索字段 创建索引 以此来提高查询效率 当前对电影评分字段 创建索引后 查询速度能够提升5 - 8倍 索引策略要依据实际查询需求 设置 防止过度索引 致使写入性能受到影响 。

具备数据导出功能，也是相当重要的，运用pandas这个库，能够较为简便地把SQLite数据转变成为CSV格式，当借助df.to_csv() 这种方法来进行导出操作时，建议明确指定utf_8_sig编码格式，意在确保那些中文字符正常呈现出来。

实际应用场景分析

于爬虫项目实践内里，SQLite展现出不错的适应性。一旦碰到反爬机制之时，即可马上启用代理池解决方案。住宅代理服务像站大爷IP代理，搭配每次请求更替IP的策略，能够切实维持采集任务的连续性。

对于数据规模方面的问题，SQLite官方虽说支持最高达140TB的单个数据库，然而在实际运用当中，当数据量抵达100GB的时候，建议去考虑转向迁移到MySQL或者PostgreSQL等专业级别的数据库系统 。

各位身处在座位置的开发者，你们于最近时日的个人所开展项目当中，更偏向于去选择哪一等类型的数据库呢？是那基于具备便捷性质的SQLite，又可否是更偏向于那种功能更为强大的企业级数据库呢？欢迎于评论区域之内分享你所拥有的技术选型方面的经验，要是感觉这篇文章存有有助于诸位的地方，请给予点赞方面的支持并且分享给更多存在需求的朋友们。

# 执行多个SQL操作
conn.commit()