以块为单位更新大型sqlite数据库
我有一个sqlite数据库（大约11GB），它有多个表，包括表距离和顶点。表距离相当大（1.2亿行），顶点较小（15000行）。我想在python中使用sqlite3通过顶点中另一列的值来更新距离中的一列。表格顶点在列cat上有一个索引，在orig_cat上有另一个索引。
我在做什么：
import sqlite3
db_path='path/to/db.db'
conn = sqlite3.connect(db_path)
cur = conn.cursor()
cur.execute('''UPDATE distance SET
from_orig_v = (SELECT orig_cat FROM vertices WHERE cat=distance.source)''')
无论在如此大的数据库上运行该更新语句，都会导致内存错误。内存使用量稳步增加，直到崩溃。我正在寻找建议，以执行如此大的更新语句而不运行内存溢出？也许可以处理块（即<代码>距离
表的行）更新，并在例如1000次更新后提交到空闲内存？在python/sqlite中如何做到这一点？
共有1个答案
应该可以用如下语句更新块：
UPDATE distance SET ... WHERE rowid BETWEEN 100000 AND 200000;
您不需要使用多个事务；实际上，唯一必须保存在内存中的是要在一条语句中更新的行列表。（理论上，当内存耗尽时，你应该得到一条适当的错误消息。实际上，一些操作系统过度使用内存，直到为时已晚才告诉应用程序。）
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