Sqlite3太慢了，我需要更重量级的
首先，sqlite3速度很快，有时甚至比MySQL还快
其次，你必须使用索引，在(日期1，日期2，名称)中放一个复合索引会大大加快速度

但事实证明，执行类似“SELECT(a，b，c)from foo where Date1<=d and ate2>e and name=f”这样的查询需要0.05秒。对我的170万行执行此操作将需要24小时的计算时间。对于这个特定的任务，我使用词典的方法大约快了3个数量级(在本例中，我显然不能键入日期1和日期2，所以我获取匹配名称的每一行，然后按日期过滤)。
你是否真的**尝试*并观察到这需要24小时？处理时间不一定与数据大小成正比。
您是在建议您可能需要运行SELECT (a, b, c) FROM foo WHERE date1<=d AND date2>e AND name=f 170万次吗？您只需运行一次，它将返回与您的查询匹配的整个行子集。
170万行不是很小，但对于完全位于本地计算机内存中的数据库来说，肯定不是问题。(没有缓慢的磁盘访问；没有缓慢的网络访问。)
证据就在布丁中。这对我来说是相当快的(大部分时间都花在生成约1000万个随机浮点数上)。

import sqlite3, random

conn = sqlite3.connect(":memory:")
conn.execute("CREATE TABLE numbers (a FLOAT, b FLOAT, c FLOAT, d FLOAT, e FLOAT, f FLOAT)");
for _ in xrange(1700000):
    data = [ random.random() for _ in xrange(6) ];
    conn.execute("INSERT INTO numbers VALUES (?,?,?,?,?,?)", data)

conn.commit()

print "done generating random numbers"

results = conn.execute("SELECT * FROM numbers WHERE a > 0.5 AND b < 0.5")
accumulator = 0
for row in results:
    accumulator += row[0]

print ("Sum of column `a` where a > 0.5 and b < 0.5 is %f" % accumulator)

**编辑：**好的，你真的需要运行170万次。

在这种情况下，您可能需要一个索引。引用维基百科的话：数据库索引：
数据库索引是一种数据结构，它提高了对数据库表的数据检索操作的速度，但代价是写入速度较慢，存储空间增加。可以使用数据库表的一个或多个列创建索引，这为快速随机查找和高效访问有序记录提供了基础。
您将执行类似CREATE INDEX dates_and_name ON foo(date1,date2,name)的操作，然后(我相信)像往常一样执行其余的SELECT语句。试试这个，看看它是否能加快速度。

因为您已经在谈论SQL，所以最简单的方法是：
1.将您的所有数据放入MySQL表。它应该在170万行的情况下表现良好。
1.添加需要的索引，检查设置，确保它是run fast on big table。
1.从Python访问
1.
1.利润！