同样的代码，同样的数据量，为啥这个循环执行越来越慢？

Question

有一个3十万条的字典表，导入sqlite，并且对前两个字段创建索引。步骤1

模拟创建了一个3百万条的记录，步骤2，想把这个表与步骤1中的字典表进行匹配，查询country的值

步骤3, 对步骤2中的3百万条记录的表进行遍历，每执行1万条记录，打印所需时间，为啥这个时间间隔越来越大？

import sqlite3
import time

connection=sqlite3.connect("aquaium.db")
cursor=connection.cursor()

cursor.execute("DROP table IF EXISTS ip_addr")
cursor.execute("create table ip_addr (start_ip integer,end_ip integer, country Text)")
# 1 创建的一个字典表,包含3十万条如下记录
'''
0,4，‘0A’
5,9,'5A'
......
'''
tmp=[]
i=0
ip_lst=[]
while(i<300000):
    ip_lst.append([i*5,i*5+4,str(i*5)+'A'])
    i+=1
print(len(ip_lst))
for a in ip_lst:
    tmp=[a[0],a[1],a[2]]
    cursor.execute("insert into ip_addr (start_ip,end_ip,country) values(?,?,?)",tmp)
connection.commit()
cursor.execute("create index index_ip on ip_addr(start_ip,end_ip)")

#2 创建一个3百万的list，其中的每个元素为一个列表。
'''
[0,'']
[1,'']
......
[3000000,'']

'''
myip=[]
i=0
while(i<3000000):
    myip.append([i,''])
    i+=1
print(len(myip))


#3 对上述3百万的列表进行遍历，依次从1中创建的字典表中检出‘country’的值， 每执行1万条查询，打印出所用
# 时间，为啥下面的这段循环进行起来越来越慢？？？？

i=0
start_time = time.time()
while(i<len(myip)):
    
    cursor.execute("select country from ip_addr where (%d >=start_ip  and %d<=end_ip)" %((i%300000),(i%300000)))
    test1=list(cursor.fetchone())
    if i%10000==0:
        print(i,test1)
        print("--- %s seconds ---" % (time.time() - start_time))
        start_time = time.time()
    i+=1

cursor.close()
connection.close()

 

 

 

 

下面是输出，为啥每次执行1万条查询的时间越来越大？3->7->10->14->18->22?

 

面