针对你的气象数据存储需求，结合你提到的现有尝试，我来分享几个更适配的方案，帮你平衡读取速度、数据操作便利性和本地存储的要求：

你提到SQLite3看起来可行，其实它完全能满足你的所有需求，而且通过一些小优化就能达到很不错的读取速度：

• 核心需求全覆盖：
  • 把Date_Time设为唯一主键，就能轻松实现：
    • 检查记录是否存在：用INSERT OR IGNORE语句，存在则跳过，不存在则新增
    • 修改旧数据：用UPDATE weather SET Temp = ?, Humidity = ? WHERE Date_Time = ?精准修改单条记录
    • 新增数据：直接INSERT即可
  • 完全本地存储，5年的气象数据（哪怕按每分钟一条计算，5年也才约260万条）对SQLite来说完全没有压力，你的充足存储空间更是绰绰有余。
• 读取速度优化：
  • 给Date_Time建立索引（设为主键后自动生成索引），按时间维度检索（比如今日、近7天）时，查询速度基本是毫秒级，比如执行：

    SELECT * FROM weather WHERE Date_Time BETWEEN '2024-01-01 00:00:00' AND '2024-01-08 23:59:59'
    

  • 如果数据量特别大，可以按年份/月份分表（比如weather_2020、weather_2021），或者使用SQLite的分区扩展，进一步提升大数据集的读取效率。
• 定期合并数据集：写个简单的Python脚本，每天把当日的新数据批量导入到SQLite，用INSERT OR IGNORE自动去重，全程可以后台执行，完全不影响你的日常操作。

如果你更看重读取速度，尤其是按时间维度批量检索数据，Parquet或Feather这类列式存储格式会是很好的选择：

• 核心需求适配：
  • 去重和修改需要先将数据加载到内存（推荐用Polars库，比Pandas快很多），通过Date_Time去重、修改后再写入文件。虽然不像SQLite那样支持单条实时修改，但你提到写入多在后台执行，这个成本完全可以接受。
  • 完全本地存储，文件压缩率极高，比JSON文件小3-5倍，节省存储空间。
• 读取优势：
  • 列式存储支持只读取需要的列（比如只查Temp），读取速度比JSON快几十倍。
  • 可以按日期拆分文件（比如weather_2020-07-18.parquet），这样按时间检索时，直接加载对应日期的文件即可，不用扫描全量数据。
• 合并数据集：定期用Polars把新生成的文件和历史文件合并，去重后写入新的Parquet文件，或者直接追加到按日期分区的目录中，操作简单高效。

DuckDB是一个嵌入式的列式数据库，完美结合了SQL的操作便利性和列式存储的读取速度，非常适合你的场景：

• 核心需求全覆盖：
  • 支持标准SQL语法，给Date_Time设置唯一约束后，同样可以用INSERT OR IGNORE、UPDATE语句轻松实现去重、修改、新增操作，和SQLite一样直观，但读取速度更快。
  • 完全本地存储，不需要搭建服务器，直接操作本地文件，轻量化且高效。
• 读取优势：
  • 列式存储天生适合时间序列的批量查询，按时间范围检索的速度比SQLite还要快，尤其是大数据量场景。
  • 支持直接查询Parquet/CSV等文件，不需要提前导入，比如直接执行：

    SELECT * FROM 'weather_*.parquet' WHERE Date_Time >= CURRENT_DATE - INTERVAL 7 DAY
    

    就能快速获取近7天的数据，非常灵活。
• 合并数据集：定期用DuckDB把新数据导入到数据库，或者直接查询多个文件并合并结果后保存，全程可以后台自动化执行。

• 如果你的修改操作比较频繁（经常需要调整旧数据的值），优先选优化后的SQLite，操作最直观，学习成本低；
• 如果修改少，主要需求是按时间维度快速批量读取数据，选DuckDB或者Parquet+Polars，读取速度会有明显优势。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者azazelspeaks