只是询问个人经验和对限制等的理解。例如，如果我有一个包含100,000行（条目）的文本文件和一个包含100,000个相同条目的数据库，每个包含一个单词且没有双打，哪一个我能够更快地处理并且消耗最少的内存吗？
据我所知，我可以在开始时将整个文本文件加载到内存中（仅大约1MB）。此信息用于确认字符串内容。字符串中的每个单词（由空格分隔）必须存在于文件中，否则它将更改为列表中最相似的条目。简而言之，它是非常高级别的自动纠正。然而，可悲的是，我必须重新发明轮子。
所以无论如何，我的问题仍然存在。哪个是我最好的选择？我正在尝试使用最少的外部模块，所以我想我可能会坚持使用SQLite（它是标准的，不是吗？虽然还有一个不会受到伤害）如果换行分隔的文本文件是我最快和最经济的选项，我应该采用哪种具体方式处理它们？我希望这个脚本能够在一秒钟内执行至少100次匹配操作，如果用Python等语言可以计算出来的话。
答案 0 :(得分：1)
如果将所有100,000个单词加载到Python集中，确定给定单词是否在该集合中将是O(1) - 它不会比这更快。启动你的python应用程序时会有一个延迟，因为Python必须加载所有数据，它将在几秒钟内完成。
如果将单词加载到SQLite（或任何其他SQL数据库）中，则需要基于散列的索引才能实现相同的性能顺序。我不确定SQLite是否具有该索引类型。 MySQL没有。
SQL数据库通常没有找到“相似”单词的功能，因为每个用户都有自己的“相似”定义。在Python中实现它会容易得多，但是您选择的数据库可能正是您正在寻找的东西。
最佳选择取决于您未提及的其他要求。 10万字经常变化吗？你的其他人（非程序员）需要维护吗？如果是这样，数据库可能会更方便，您可能希望以此换取速度。此外，您多久启动一次Python应用程序？如果你运行它来测试单个单词，你会在每个单词上等待几秒钟。另一方面，如果你编写一个守护进程/服务器并添加一个接口（套接字，HTTP，无论如何），你只需加载一次数据就可以在其上加载大量的单词。
答案 1 :(得分：1)
免责声明：与性能一样，不依赖于假设，而是衡量。
话虽如此，这里有一些注意事项：