当数据量不多的时候，用飞书多维表格很方便，如果一个表的数据超过2000行，刚需要付费才能将单表数据增加到2万行以上。2000行，一年365天，一天5篇，大约可以保存一个博主一年的数据。

今天要为大家介绍一个可能改变你工作方式的工具——SQLite数据库。这个看似技术性的工具，其实蕴含着极大的便利性！

使用SQLite来保存数据，可以轻松解决在日常的新媒体运营和数据分析中的几个困扰：

1）采集的公众号文章、抖音视频、小红书笔记数据散落各处

2）Excel文件越存越多，查找和分析效率低下

3）想要长期追踪某个博主的涨粉数据，却难以系统化保存

🎯 什么是SQLite？

简单来说，SQLite是一个不需要安装复杂软件、不需要配置服务器的数据库。它就像一个“智能的Excel”，但能力更强大：

• 单一文件存储：所有数据都保存在一个文件中，备份只需复制这个文件
• 零配置使用：无需安装数据库软件，直接就能用
• 支持复杂查询：可以快速完成各种数据分析任务

💡 为什么适合新媒体数据采集？

1. 极简管理，告别文件混乱

想象一下：你采集的每个平台数据都可以分类存储在同一文件中。比如：

• 微博热点话题
• 小红书爆文分析
• 抖音视频数据
• 公众号阅读趋势

所有数据井然有序，再也不用在多个Excel文件中来回切换。

2. 强大的查询能力

想要找出“最近30天内点赞过万的抖音视频”？或者“某个公众号的阅读量增长趋势”？一句简单的查询语句就能立即给出结果，比手动筛选快十倍不止。

3. 完美的流程集成

无论是用Python编写的采集脚本，还是用n8n搭建的自动化工作流，SQLite都能轻松对接。数据采集完成后自动入库，后续分析直接进行。

🚀 实际应用场景

案例1：竞品账号监测​将竞对公众号的每日更新数据自动入库，轻松生成阅读量、点赞数的周环比报表。

案例2：爆文内容分析​存储爆款笔记的标题、内容特征，通过数据分析找出爆文规律。

案例3：投放效果追踪​记录每次投放的数据变化，精准评估ROI。

💡 如何开始使用？

对于技术背景较强的使用者：

• 直接使用Python+SQLite标准库

对于非技术背景的使用者：

• 搭配n8n等自动化工具
• 使用SQLiteStudio客户端来查看和编辑数据

📊 适用场景判断

✅ 特别适合以下情况：

• 个人或小团队的数据管理需求
• 数据量在几个GB级别以内
• 需要快速迭代和灵活分析

总之，n8n智能体的数据存储，如果飞书多维表格不够用，不妨考虑SQLite3。