python如何提取数据量大的sqlite3数据库并且不会造成内存溢出，并且采用多线程速度提取，然后提取数据插入到新的数据库文件

为了避免内存溢出，我们可以使用分页查询的方式从SQLite3数据库中逐步获取数据。同时，为了提高速度，我们可以使用多线程来进行数据提取和插入操作。具体实现步骤如下：

1. 建立一个连接到原始数据库文件的SQLite3连接对象，使用cursor对象查询数据库表的总行数。

2. 根据总行数和每页查询的记录数，计算出需要进行多少次分页查询。

3. 创建一个锁对象，用于在多线程中对共享数据进行加锁。

4. 创建一个线程池，使用多线程进行数据提取和插入操作。

5. 在每个线程中，使用cursor对象进行分页查询，获取相应的数据。

6. 在每个线程中，使用锁对象对共享数据进行加锁，将获取的数据插入到新的数据库文件中。

7. 所有线程完成后，关闭原始数据库连接和新的数据库连接。

以下是示例代码：

import sqlite3
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 分页查询，每页查询的记录数
PAGE_SIZE = 10000

# 原始数据库文件路径
DB_FILE = 'original_db.sqlite'
# 新的数据库文件路径
NEW_DB_FILE = 'new_db.sqlite'

# 建立连接到原始数据库
conn = sqlite3.connect(DB_FILE)

# 获取总记录数
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM table_name')
total_rows = cursor.fetchone()[0]

# 计算需要进行多少次分页查询
total_pages = total_rows // PAGE_SIZE + 1

# 创建锁对象
lock = threading.Lock()

# 线程池大小
thread_pool_size = 10

def extract_and_insert_data(page_index):
    # 建立连接到新的数据库
    new_conn = sqlite3.connect(NEW_DB_FILE)
    new_cursor = new_conn.cursor()

    # 分页查询
    offset = page_index * PAGE_SIZE
    cursor.execute('SELECT * FROM table_name LIMIT ? OFFSET ?', (PAGE_SIZE, offset))
    rows = cursor.fetchall()

    # 插入数据
    with lock:
        for row in rows:
            new_cursor.execute('INSERT INTO table_name VALUES (?, ?, ...)', row)

    # 关闭连接到新的数据库
    new_conn.commit()
    new_conn.close()

# 创建线程池
with ThreadPoolExecutor(max_workers=thread_pool_size) as executor:
    # 提交任务到线程池
    futures = [executor.submit(extract_and_insert_data, page_index) for page_index in range(total_pages)]

    # 等待所有任务完成
    for future in futures:
        future.result()

# 关闭连接到原始数据库
cursor.close()
conn.close()

注意：上述代码仅为示例代码，实际使用时需要根据具体情况进行修改和优化。同时，为了避免数据插入错误，需要根据实际情况修改插入语句。