<div>Hey Benjamin,</div>
<div> </div>
<div> Take a look at this website I found about cached and in-memory databases.  I think the gist of the article is that caching is good if you are doing SELECTs on data that is frequently used whereas in-memory speeds up writes, (inserts and updates) to the db as well as querying. Maybe I am missing something?</div>

<div> </div>
<div><a href="http://www.mcobject.com/in_memory_database">http://www.mcobject.com/in_memory_database</a></div>
<div> </div>
<div>Denis <br></div>
<div><a href="http://www.mcobject.com/in_memory_database"></a> </div>
<div><br> </div>
<div class="gmail_quote">On Mon, Aug 30, 2010 at 3:00 PM, Benjamin Peterson <span dir="ltr"><<a href="mailto:benjamin@python.org">benjamin@python.org</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="PADDING-LEFT: 1ex; MARGIN: 0px 0px 0px 0.8ex; BORDER-LEFT: #ccc 1px solid">
<div class="im">Denis Gomes <denisg640 <at> <a href="http://gmail.com/" target="_blank">gmail.com</a>> writes:<br><br>><br>> Eventually my goal is to dynamically load and unload sections of a file based<br>
database (could be tables or rows) in and out of memory for effeciency purposes.<br><br></div>Have you actually found this to be an useful optimization? SQLite already<br>internally caches database information in memory.<br>
<font color="#888888"><br><br><br><br>--<br></font>
<div>
<div></div>
<div class="h5"><a href="http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-list" target="_blank">http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-list</a><br></div></div></blockquote></div><br>