SQLite数据库的安装与基本使用教程

SQLite 是世界上部署范围最广的关系型数据库管理系统，以"嵌入式、零配置、单文件"著称，被内置在几乎所有智能手机、浏览器和桌面应用中。本教程将介绍 SQLite 在 Windows 环境下的安装流程、命令行基本使用，以及在 Python 中操作 SQLite 数据库的方法；全程与系列教程中已介绍的 MySQL 进行类比分析，帮助已有 MySQL 基础的读者快速理解两者的异同，并为后续 AI 应用开发中常见的本地数据存储需求打下基础。

前置教程

如想快速开始学习本教程，你可能需要先完成以下前置教程：

• MySQL的安装与基本使用教程，SQLite与MySQL同属关系型数据库，本教程多处以其为类比对象，具备MySQL基础可以更快理解两者的差异。
• Python的安装与简单的代码示例，本教程的Python示例依赖Python环境。

资源下载

• SQLite 官网下载页面
• DB Browser for SQLite 官网下载地址
• SQLite 命令行工具与 DB Browser 网盘下载地址 - 解决网络环境不佳下载过慢的问题，含 sqlite-tools 3.53.4 命令行工具包与 DB Browser 3.13.1 安装包
• 示例项目sqlite-demo源码下载地址 - 与上述资源在同一网盘目录的 sqlite-demo 文件夹中

1. SQLite 是什么：先看懂它与 MySQL 的架构差异

1.1 什么是 SQLite

SQLite 是一个嵌入式的开源关系型数据库引擎。与 MySQL 不同，SQLite 无需单独安装、启动和管理，它本身是一个以 C 语言编写的程序库：应用程序把它链接进来，就获得了完整的数据库能力。

SQLite 的核心特征可以概括为三句话：

• 数据库即文件：一个 SQLite 数据库就是磁盘上的一个 .db 文件，复制文件就等于备份了整个数据库。
• 零配置：没有安装向导、没有初始化步骤、没有账号密码、没有监听端口，打开文件即可使用。
• 无处不在：它采用公共领域授权（Public Domain），可免费用于任何用途，Android、iOS、Chrome、微信等海量软件内部都内置了 SQLite，这使它成为世界上部署数量最多的数据库引擎。

在 AI/ML 工具链中，SQLite 同样随处可见：LangChain、LlamaIndex 默认使用 SQLite 存储文档元数据，许多本地 Agent 工具用 SQLite 保存会话历史，部分轻量级向量数据库方案也构建在 SQLite 之上。后续学习 RAG 与 Agent 相关教程时，你会经常与它打交道。

1.2 架构对比：无服务的嵌入式 vs 客户端-服务器

SQLite 与 MySQL 最本质的区别在于架构。MySQL 是典型的客户端-服务器（C/S）架构：mysqld 服务进程常驻后台，监听 3306 端口，任何客户端都要通过 TCP 连接、账号密码认证后才能访问数据。SQLite 则是嵌入式架构：数据库引擎直接嵌入应用程序进程内，对数据库文件进行本地读写，中间没有服务进程，也没有网络环节。

架构差异带来了使用体验上的一系列连锁差别：

1.3 选型建议：什么时候用 SQLite，什么时候用 MySQL

SQLite 和 MySQL 各有擅长的场景，选型的核心依据是数据由谁访问、从哪里访问：

简单判断：数据只被一个应用在本机读写，选 SQLite；数据要被多个用户、多台机器通过网络访问，选 MySQL。

2. 安装与配置 SQLite

2.1 安装方式选择

SQLite 官网不提供传统意义的"安装程序"，只提供编译好的命令行工具压缩包。Windows 环境下有两种推荐安装方式：

2.2 通过 Winget 安装（推荐）

Windows 10/11 系统默认自带 Winget 工具。以管理员身份打开 PowerShell，执行以下命令确认 Winget 可用：

winget --version

有版本号输出即可。随后执行安装命令：

winget install SQLite.SQLite

安装完成后，关闭当前终端并重新打开一个新终端（让 PATH 生效），进入下一节验证。

2.3 通过官网压缩包手动安装（备选）

如果无法使用 Winget，可从 SQLite 官网下载页面 获取工具包；网络环境不佳时，可直接从上方网盘地址下载（sqlite-tools 3.53.4 命令行工具包）：

1. 在页面中找到 sqlite-tools-win-x64 分类，下载对应的 zip 压缩包（约几 MB）
2. 将压缩包解压到一个固定目录，例如 C:\sqlite
3. 将该目录添加到系统环境变量 PATH 中

添加 PATH 的方式与 MySQL的安装与基本使用教程 中配置环境变量的步骤完全一致，可直接参考其"添加 MySQL 到系统 PATH"一节。命令行方式如下（需管理员权限）：

[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", [Environment]::GetEnvironmentVariable("Path", "Machine") + ";C:\sqlite", "Machine")

执行后同样需要重新打开终端使配置生效。

2.4 验证安装

在新打开的终端中执行：

sqlite3 --version

预期输出类似：

3.53.4 2026-07-24 19:02:57 bf7c7f30031888f4e796e429ab3978879485813aaca6f641c7b33e4e09459bcc (64-bit)

能正常显示版本号，说明 SQLite 命令行工具已就绪。

注意：Python 标准库中的 sqlite3 模块与这里的命令行工具是两回事。即便不安装命令行工具，Python 也自带 SQLite 引擎；但要在终端中直接敲 SQL 学习，仍需按本节安装命令行工具。

2.5 安装流程对比：SQLite 究竟省掉了什么

回顾 MySQL的安装与基本使用教程 的完整流程，再把 SQLite 的安装流程放在旁边，两者的工作量差异一目了然：

SQLite 把 MySQL 安装过程中的初始化、服务、密码、字符集四个环节全部省去，这正是"零配置"的含义。代价则是它不提供网络服务能力，无法像 MySQL 那样被多台机器远程共享。

3. SQLite 基本使用

3.1 连接数据库：打开一个文件

MySQL 连接数据库的命令是 mysql -u root -p，需要输入密码；SQLite 连接数据库就是打开一个文件：

sqlite3 ai_ml_tutorial.db

执行后终端提示符变为 sqlite>，表示已进入 SQLite 交互环境。如果 ai_ml_tutorial.db 文件不存在，SQLite 会自动创建它——这一点与 MySQL 不同，MySQL 需要先执行 CREATE DATABASE 建库再 USE 切换，而 SQLite 把"建库"简化成了"创建一个文件"。

本教程沿用系列教程的数据约定，使用 ai_ml_tutorial 作为数据库名（即文件 ai_ml_tutorial.db），并沿用 MySQL 教程中的 users 表和数据，便于逐项对照学习。

进入交互环境后，可用点命令确认当前连接的数据库：

.databases

输出中的 main 就是当前打开的 ai_ml_tutorial.db 文件。如果中途想切换到另一个数据库文件，无需退出，使用 .open 命令：

.open another.db

3.2 点命令：SQLite 的"元命令"体系

sqlite3 命令行客户端提供了一批以 . 开头的点命令，用于查看元数据、调整输出格式等客户端操作。注意区分：点命令不属于 SQL 语言，结尾不加分号；而 SQL 语句仍然以分号结尾。

先打开表头显示和表格化输出，让查询结果更像 MySQL 客户端的效果：

.headers on
.mode box

MySQL 的 SHOW DATABASES、SHOW TABLES、DESC 等都是 SQL 语句；SQLite 的对应功能则由点命令承担。这是命令行使用中两边最大的习惯差异，记住"点命令看元数据，SQL 语句管数据"即可。

3.3 创建数据表：建表语句逐项对照

在 sqlite> 提示符下执行以下建表语句：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    age INTEGER DEFAULT 0,
    created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

把它与 MySQL 教程中的建表语句并排放置，差异一目了然：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE,
    age INT DEFAULT 0,
    created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

关于自增主键需要展开说明：SQLite 要求自增列的类型必须写成 INTEGER（不能写成 INT），因为 INTEGER PRIMARY KEY 是行号 rowid 的别名，本身就具备自增能力；末尾的 AUTOINCREMENT 关键字只是额外保证"已删除行的编号不会被复用"，日常使用可以省略。而 MySQL 中 AUTO_INCREMENT 是实现自增的必要关键字，两者心智模型不同。

用 .schema users 确认建表结果：

.schema users

3.4 数据的增删改查（CRUD）

建表之后的数据操作，SQLite 与 MySQL 的语法几乎完全一致，以下语句可原样运行在两边：

-- 插入数据
INSERT INTO users (name, email, age) VALUES
    ('张三', 'zhangsan@example.com', 25),
    ('李四', 'lisi@example.com', 30),
    ('王五', 'wangwu@example.com', 28);

-- 查询所有数据
SELECT * FROM users;

-- 条件查询 + 排序 + 分页
SELECT * FROM users WHERE age >= 25 ORDER BY age DESC LIMIT 2 OFFSET 0;

-- 更新数据
UPDATE users SET age = 26 WHERE name = '张三';

-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE name = '王五';

-- 删除表
DROP TABLE users;

已掌握 MySQL 的读者可以直接把增删改查的 SQL 搬进 SQLite 使用。两个数据库的真正差异集中在"库怎么建、元数据怎么看、类型怎么定"这些外围操作上，核心 SQL 能力完全通用。此外，事务语法（BEGIN、COMMIT、ROLLBACK）和 LIKE 模糊查询在两边也完全一致。

3.5 数据类型与亲和性：最容易被低估的差异

MySQL 的列类型是强约束：声明为 INT 的列写入字符串会报错或被强制转换。SQLite 采用类型亲和性（Type Affinity）机制：建表时声明的类型只是给存储引擎的"建议"，实际几乎可以存入任何类型的数据。SQLite 底层只有 5 种存储类型：NULL、INTEGER、REAL（浮点数）、TEXT、BLOB。

列声明的类型按以下规则映射到亲和性：

据此可以整理出一张 MySQL 到 SQLite 的类型迁移对照表：

这是把 MySQL 应用迁移到 SQLite 时最容易踩的坑：SQLite 对列中存储的数据类型来者不拒，脏数据要靠应用层校验。反过来，这也让 SQLite 的表结构非常灵活，不需要因为"字段加长"而修改表定义。

4. 与 MySQL 的差异对照手册

4.1 常用命令速查表

将本教程涉及的命令汇总成一张速查表，便于从 MySQL 快速切换到 SQLite：

4.2 语法细节差异

除速查表中的命令差异外，还有几处 SQL 语法细节值得留意：

• 当前时间函数：MySQL 用 NOW()；SQLite 用 datetime('now') 返回 UTC 时间，加 localtime 修饰符返回本地时间。SQLite 还提供了 date()、time()、strftime() 等日期函数家族。
• 标识符引用：MySQL 惯用反引号包住表名列名（如 `order`）；SQLite 推荐双引号（如 "order"），同时也兼容反引号。
• 存储过程与调度：MySQL 支持存储过程、事件调度器；SQLite 均不支持，业务逻辑需放在应用层实现。全文检索方面，SQLite 需启用 FTS5 扩展模块。
• 表结构修改：MySQL 可用 ALTER TABLE ... MODIFY COLUMN 随意改列类型；SQLite 的 ALTER TABLE 仅支持改名、加列和删列，修改列类型需要"新建表、复制数据、删旧表、重命名"四步操作。

4.3 权限与并发模型差异

权限方面，MySQL 拥有完整的用户体系：root 账号、GRANT/REVOKE 授权、按库表粒度控制访问。SQLite 没有任何用户和权限概念，谁能读写数据库文件，完全由操作系统的文件权限决定。因为没有监听端口，SQLite 也不存在"数据库端口被扫描爆破"这类攻击面，安全性边界清晰。

并发方面，两者差异更大：MySQL 的 InnoDB 引擎支持大量连接同时写入，行级锁让不同行的修改互不阻塞；SQLite 在同一时刻只允许一个写事务，多个连接的写入操作会串行排队，后来的写入者在锁被占用时会收到"database is locked"错误。读取方面，SQLite 默认模式下读写互斥，启用 WAL（Write-Ahead Logging）模式后，读操作可与写操作并发进行：

PRAGMA journal_mode=WAL;

单机、低频写入是 SQLite 的舒适区；一旦出现"多个进程频繁写同一个库"的需求，就需要更换为 MySQL 或其他数据库了。

4.4 从 MySQL 迁移到 SQLite 的注意事项

把一个基于 MySQL 的项目改为 SQLite 存储（或反向迁移）时，按以下清单逐项核对：

• 时间字段：MySQL 的 DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 填的是服务器本地时区时间；SQLite 的 CURRENT_TIMESTAMP 填的是 UTC 时间，比北京时间早 8 小时。否则会出现迁移后时间"慢了 8 小时"的问题。
• 类型校验前移：SQLite 不校验列类型，原本依赖 MySQL 报错兜底的数据质量检查，需要移到应用层。
• 存储过程改写：MySQL 中的存储过程和调度事件无法迁移，需改写为应用代码。
• 并发写入评估：确认新场景下是否有多进程并发写需求，必要时启用 WAL 模式并设置 busy_timeout。
• 数据导入：从 MySQL 导出的 INSERT 语句大多可直接在 SQLite 中执行，导入前去除 SQLite 不支持的函数（如 NOW() 改为 datetime('now')）即可。

5. 在 Python 中使用 SQLite

5.1 标准库自带，无需安装驱动

MySQL 教程中操作数据库需要先 pip install mysql-connector-python 安装第三方驱动；Python 则将 SQLite 引擎直接内置在标准库中，import sqlite3 即可使用。

5.2 连接与增删改查示例

本教程配套了一个示例项目 sqlite-demo：一个基于标准库的命令行增删改查工具，支持 init（建表并写入示例数据）、add、list、find、update、delete 六个子命令，可从资源下载区的网盘地址获取。项目结构如下：

sqlite-demo/
├── sqlite_demo.py   # 命令行工具入口
└── README.md        # 运行说明

其核心代码片段如下：

import sqlite3

# 连接数据库（文件不存在时自动创建）
conn = sqlite3.connect("ai_ml_tutorial.db")
cursor = conn.cursor()

# 建表
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    age INTEGER DEFAULT 0,
    created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
""")

# 插入数据，占位符为问号，可防止 SQL 注入
cursor.execute(
    "INSERT INTO users (name, email, age) VALUES (?, ?, ?)",
    ("张三", "zhangsan@example.com", 25)
)
conn.commit()

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE age >= ?", (20,))
for row in cursor.fetchall():
    print(row)

# 让查询结果支持按列名访问
conn.row_factory = sqlite3.Row
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT name, age FROM users")
for row in cursor.fetchall():
    print(row["name"], row["age"])

# 关闭连接
conn.close()

与 MySQL 驱动的用法相比，有三处习惯差异需要适应：连接参数从一个文件路径取代了五项服务器配置；SQL 占位符从 %s 换成了 ?；增删改之后同样需要 conn.commit() 提交事务。

完整代码请查看网盘资源中的 sqlite-demo/sqlite_demo.py。使用方式：

python sqlite_demo.py init                              # 建表并写入三条示例数据
python sqlite_demo.py add --name 赵六 --email zhaoliu@example.com --age 22
python sqlite_demo.py list                              # 列出全部用户
python sqlite_demo.py find --keyword 张                 # 按姓名或邮箱模糊查找
python sqlite_demo.py update --name 张三 --age 26       # 按姓名修改年龄
python sqlite_demo.py delete --name 王五                # 按姓名删除用户

如果你想把 MySQL 教程中的 fastapi-mysql 前后端项目改造为 SQLite 版本，只需替换连接代码和占位符，其余业务 SQL 几乎可以原样保留，这也是验证"SQL 能力通用"的好练习。

6. 可视化管理工具

与 MySQL 生态中的 HeidiSQL 对应，SQLite 最常用的免费图形化工具是 DB Browser for SQLite：开源、跨平台、安装即用，从官网下载安装后，点击"打开数据库"选择 .db 文件即可开始管理。

工具界面围绕三个选项卡组织，可以对应 HeidiSQL 的功能来理解：

• 数据库结构：查看和修改表结构，相当于 HeidiSQL 的"编辑表"
• 浏览数据：像 Excel 一样直接增删改单元格，相当于 HeidiSQL 的"编辑数据"
• 执行 SQL：输入并运行 SQL 语句，相当于 HeidiSQL 的"查询"选项卡

此外，HeidiSQL 本身也支持 SQLite：在会话的"网络类型"中选择 SQLite，指定数据库文件路径即可连接。对于已经在使用 HeidiSQL 管理 MySQL 的读者，可以零成本复用既有工具。

7. 总结

7.1 核心内容回顾

• SQLite 是嵌入式关系型数据库：无服务进程、无端口、无账号体系，一个 .db 文件就是一个完整数据库，复制文件即完成备份。
• 安装极简：通过 winget install SQLite.SQLite 或官网压缩包即可获得命令行工具，相比 MySQL 省去了初始化、服务、密码、字符集四个环节。
• 命令行使用中，元数据查看靠点命令（.tables、.schema、.quit），与 MySQL 的 SHOW、DESC 体系一一对应。
• 增删改查 SQL 与 MySQL 几乎完全一致；差异集中在类型系统（类型亲和性）、自增主键写法、时间函数时区和并发写入模型上。
• Python 标准库自带 sqlite3 模块，连接参数、占位符写法与 MySQL 驱动不同，业务 SQL 可直接复用。
• 选型口诀：单机单应用选 SQLite，多用户多机器网络访问选 MySQL。

7.2 常见问题与解答

问：SQLite 能完全替代 MySQL 吗？

答：不能一概而论。SQLite 没有服务进程和用户权限体系，不适合多用户远程访问、高并发写入的场景；但对于单机应用、移动端存储、原型验证和低流量网站，SQLite 更简单可靠。两者是互补关系，很多项目的做法是开发测试阶段用 SQLite、生产环境用 MySQL。

问：SQLite 数据库如何实现远程访问？

答：SQLite 本质是对本地文件的读写，不提供网络协议。如需远程访问，通常由应用服务器（如 FastAPI 后端）封装 HTTP 接口对外提供服务，多个客户端通过网络调用接口间接读写数据。

问：为什么我插入的时间比本地时间早了 8 小时？

答：SQLite 的 CURRENT_TIMESTAMP 和 datetime('now') 返回的都是 UTC 时间，而 MySQL 的 CURRENT_TIMESTAMP 使用服务器本地时区。需要本地时间时改用 datetime('now', 'localtime')，或读取数据后自行换算时区。

问：一个 .db 文件相当于 MySQL 的一个库，那怎么同时打开多个库？

答：使用 ATTACH DATABASE '文件路径' AS 别名; 可以在同一连接中挂载多个数据库文件，之后用"别名.表名"跨库访问，用 .databases 查看当前挂载的所有库。

问：往 TEXT 列里插入数字、往 INTEGER 列里插入字符串会报错吗？

答：不会。SQLite 的类型亲和性机制不强制校验列类型，几乎任何值都能存进去。这与 MySQL 的强类型约束不同，数据合法性检查需要在应用层完成。