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Made-with: Cursor

docs/guides/STORAGE_GUIDE.md

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 ### 方案1：SQLite（⭐ 推荐）
 
 **优点：**
+
 - ✅ Python 内置支持（`sqlite3`），无需安装额外依赖
 - ✅ 单文件数据库，易于备份和迁移
 - ✅ 查询性能好，支持复杂查询
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 - ✅ 适合 MVP 到生产环境的平滑升级
 
 **缺点：**
+
 - ⚠️ 需要学习基本的 SQL（但很简单）
 - ⚠️ 多进程写入需要处理锁（Streamlit 单进程，无此问题）
 
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 ### 方案2：JSON 文件
 
 **优点：**
+
 - ✅ 最简单，无需学习 SQL
 - ✅ 人类可读，易于调试
 - ✅ 无需数据库知识
 
 **缺点：**
+
 - ❌ 查询性能差（需要加载整个文件）
 - ❌ 数据量大时很慢
 - ❌ 并发写入可能丢失数据
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 ### 为什么推荐 SQLite？
 
 1. **其实很简单**：只需要几行代码
-   ```python
+  ```python
    import sqlite3
    conn = sqlite3.connect('data.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("INSERT INTO table VALUES (?)", (value,))
    conn.commit()
    conn.close()
-   ```
-
+  ```
 2. **性能好**：即使数据量增长到几万条，依然很快
-
 3. **功能强大**：支持统计、查询、分析，为后续功能扩展打好基础
-
 4. **零依赖**：Python 内置，无需安装任何包
 
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 ## 性能对比（参考）
 
-| 数据量 | SQLite | JSON文件 |
-|--------|--------|----------|
-| 100条 | <10ms | <10ms |
-| 1000条 | <50ms | ~100ms |
-| 10000条 | ~200ms | ~5秒 |
-| 100000条 | ~1秒 | 很慢 |
+
+| 数据量     | SQLite | JSON文件 |
+| ------- | ------ | ------ |
+| 100条    | <10ms  | <10ms  |
+| 1000条   | <50ms  | ~100ms |
+| 10000条  | ~200ms | ~5秒    |
+| 100000条 | ~1秒    | 很慢     |
+
 
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@@ -191,4 +194,4 @@ with tab5:
 2. 查看 `modules/storage_example.py` 了解使用方法
 3. 在 `modules/geo_tool.py` 中集成（参考上面的最小改动示例）
 
-需要我帮你直接集成到 `modules/geo_tool.py` 吗？
+需要我帮你直接集成到 `modules/geo_tool.py` 吗？