私は平均よりも大きな sqlite データベース (Windows と Linux の両方で使用するため) を使用しており、そこから得られるパフォーマンスを最大化しようとしています。データベースは、sqlite GUI と共にコモディティ ハードウェアにインストールされます。私がこれを提供しているユーザーはSQLに精通していますが、独自の最適化（インデックスの作成、プラグマの設定など）を行う可能性は低いので、できるだけ箱から出してすぐにパフォーマンスを得たいと思っています（最大限の使用を保証するため）データ）。
1 つの問題は、Windows は Linux よりもクエリの実行を大幅に抑制しているように見えます。もう 1 つの問題は、インデックス作成に対する sqlite のアプローチに慣れていないことです (postgres などの他のデータベースと比較して)。
SQLite Optimization FAQ (数年前ですが、まだ役に立ちそうです)を読みましたか?
SQLiteの場合でも、1GBが特に大きいとは思いません。確かに、はるかに大きなデータベースを安定して処理できます。
更新-インポート時のデータのよりインテリジェントな順序付け、積極的なインデックス作成（プロセスでdbファイルのサイズを2倍以上にする）、XPをサーバーのように動作させるためのWindowsの設定の調整で最も成功しましたデスクトップよりも、結合の順序を変更し（オプティマイザーだけに頼ることはできません）、パフォーマンステストスイート（クエリを実行して測定を行うための単なるハーネス）を作成して進行状況を測定します。
エクスペリエンスは楽しく、エンドユーザーは満足してデータを操作できます。
大規模なデータのインポートを行っている場合、最も効率的な方法は
また、sqlite はまだ where 句の or 演算子をサポートしていないことも覚えておいてください。ands を使用するために where 句をデモグラナイズすることで、微調整できる場合があります。
毎晩「スケジュールされたタスク」と「テーブルを最適化」するスクリプトを確認し、おそらくインデックスを再作成する必要があります。定期的に行うことで、時間と労力を大幅に節約できます。