标签： python sql sqlite sqlalchemy
我有一个〜5GB的python SQLITE3数据库（使用SQLalchemy访问），该数据库安装在许多具有不同体系结构的计算机上。如果SQLite缓存很冷，对该数据库的查询可能会花费更长的时间（最多100倍）。
如果我知道缓存很冷，则可以通过本质上以块的形式读取整个表并从每个块中过滤出我想要的数据，来更改查询以使其更快。但是，此更改后的查询仍然比热缓存上的普通查询要慢，因此我不能一直使用它。
是否可以使用SQLalchemy / SQLITE3检查缓存是热还是冷？