在数据库选型时，sqlite和mysql都是常用的关系型数据库，但两者的定位和特性差异很大，很多开发者都会疑惑两者的区别到底在哪里。下面先通过一张对比表快速了解核心差异，再逐一展开说明。
核心差异对比表
| 对比维度 | sqlite | mysql |
|---|---|---|
| 架构类型 | 嵌入式数据库，无独立服务进程 | 客户端-服务器架构，有独立服务进程 |
| 存储方式 | 单个本地文件存储 | 多文件存储，支持分布式部署 |
| 并发支持 | 仅支持单进程写，读可多进程 | 支持高并发读写，有多版本控制机制 |
| 适用场景 | 本地应用、小型工具、嵌入式设备 | 服务端应用、高并发系统、大型项目 |
架构设计差异
sqlite是嵌入式数据库，不需要单独安装数据库服务，它的核心引擎直接集成在应用程序中，数据库本身就是一个普通的磁盘文件，应用程序通过调用sqlite的接口直接读写这个文件，没有额外的服务进程开销。
mysql采用客户端-服务器架构，需要先安装mysql服务端并启动服务，应用程序作为客户端通过网络或者本地socket连接到mysql服务，所有的数据库操作都由服务端处理，客户端只负责发送请求和接收结果。
存储与部署差异
sqlite的整个数据库都保存在一个跨平台的单个文件中，部署时只需要把这个文件和应用一起拷贝即可，不需要额外的配置，甚至可以在内存中创建临时sqlite数据库，适合资源受限的环境。
mysql的存储需要多个文件配合，包括表结构文件、数据文件、日志文件等，部署时需要安装服务端、配置参数、设置用户权限等，步骤相对复杂，也支持跨服务器部署和主从复制等分布式方案。
并发与性能差异
sqlite的并发控制比较简单，同一时间只能有一个进程对数据库进行写操作，多个读操作可以同时进行，写操作时会锁定整个数据库文件，所以不适合高并发写的场景，单线程或者低并发场景下性能表现很好。
mysql支持高并发读写，通过锁机制、多版本并发控制（MVCC）等技术，可以同时处理大量客户端的读写请求，在并发量高的服务端场景下性能优势明显，还支持读写分离、分库分表等优化方案。
使用场景差异
如果你的项目是本地桌面应用、手机APP本地存储、小型工具或者嵌入式设备，不需要多人同时访问数据库，那么sqlite是更好的选择，它轻量、易部署、零配置，不需要额外的维护成本。
如果你的项目是web服务端应用、需要支持大量用户同时访问、数据量较大或者需要后续扩展，那么mysql更适合，它成熟稳定、生态完善、支持高并发和复杂的企业级功能，是服务端开发的主流选择之一。
简单使用示例
sqlite连接示例（Python）
import sqlite3
# 连接到本地sqlite数据库文件，如果文件不存在会自动创建
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建测试表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)')
# 插入测试数据
cursor.execute('INSERT INTO user (name) VALUES (?)', ('张三',))
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM user')
print(cursor.fetchall())
conn.close()mysql连接示例（Python）
import pymysql
# 连接到mysql服务，需要指定服务端地址、端口、用户、密码、数据库名
conn = pymysql.connect(
host='127.0.0.1',
port=3306,
user='root',
password='123456',
database='test_db',
charset='utf8mb4'
)
cursor = conn.cursor()
# 创建测试表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50))')
# 插入测试数据
cursor.execute('INSERT INTO user (name) VALUES (%s)', ('李四',))
conn.commit()
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM user')
print(cursor.fetchall())
conn.close()选型建议
实际选型时不需要纠结，根据场景判断即可：如果是本地、低并发、轻量场景选sqlite；如果是服务端、高并发、需要长期扩展的场景选mysql。两者都是成熟的关系型数据库，只要用对场景都能发挥很好的效果。