简介
SQLite是一个嵌入式的开源数据库引擎，大小只有3M左右，因此我们可以将整个SQLite嵌入到应用中，而不再需要采用传统的客户端/服务器（CS）架构。这样的好处在于非常轻便，很多智能设备和应用中都可以使用SQLite，比如说微信和QQ就采用了SQLite作为本地聊天记录的存储。
本节将从以下几个方面，深入了解一下SQLite：
· 什么是SQLite？它有哪些优点和不足？
· 如何在Python中使用SQLite？
· 如何编写SQL，来通过SQLite查找微信的聊天记录？
什么是SQLite
SQLite是2000年左右发布的，其采用C语言编写，而不是C++，从而一定程度上尽量提升底层代码的执行效率
它的优势在于非常轻量级，存储数据非常高效，查询和操作也很方便。而且它不需要安装和配置，很方便迁移，也方便嵌入到很多应用程序中。相比需要托管在服务器上的RDBMS，SQLite的约束更加少，更容易操作。
不足也很明显，它不适用高并发的情况，一般常用于小型或者中型的数据存储。比如说在微信本地可以使用SQLite，即时是几百M的数据文件，对SQLite来讲也是信手拈来，但是微信本身的服务器就不能用SQLite了，缺点太明显了，比如说影响最大的一点：SQLite同一时间只允许一个写操作，吞吐量非常有限。
而且，作为一个简化版的数据库，SQLite没有用户管理功能，在语法上也跟常规的SQL有所不同，充斥了一部分的"方言"。
比如说SQLite 不支持right join，仅支持只读视图（只能创建、读取和删除，不能修改）
但总体来讲，基本还是支持SQL标准的。
在python中使用SQLite
python中集成了SQLite3，直接加载相应的包就可以使用。
创建数据库连接：
如果没有这个文件，那么这一步会在相应的工程路径里创建指定的文件，用来存放数据。否则会直接连接现有文件。
然后我们可以使用conn来操作连接，创建游标：
得到游标之后，我们就可以通过游标来调用execute()执行各种各样的SQL语句。
比如说创建一个heros数据表：
再插入一条数据：
或者使用executemany()来批量插入数据： 
执行查询：
注意，这时候游标会指向结果集的第一条数据，我们需要通过以下几种方式来获取更多的数据：
· cur.fetchone()：获取一条记录；
· cur.fetchmany(n)：获取n条记录；
· cur.fetchall()：获取全部数据行。
比如说想要获取全部结果集，可以写成：
如果我们对事务操作完了，可以执行以下命令来提交事务：
同样的，如果不再需要使用数据库，也需要关闭游标和数据库连接：
上面过程的完整代码摘录如下：
我们也可以通过DBeaver或者navicat等数据库可视化工具，来查看生成的SQLite文件。
通过SQLite查询微信的聊天记录
纯兴趣了解吧。主要是因为教程里讲解本节的时候，是以IPhone为例，我只是个平平无奇的安卓，因此没法仿照做完整的实践，所以就直接把教程里的过程贴出来吧。
第一步，使用 iTunes 备份 iPhone；
第二步，在电脑中查找备份文件。当我们备份好数据之后，需要在本地找到备份的文件，如果是 windows 可以在 C:\Users\XXXX\AppData\Roaming\Apple Computer\MobileSync\Backup 这个路径中找到备份文件夹。
第三步，查找 Manifest.db。在备份文件夹中会存在 Manifest.db 文件，这个文件定义了苹果系统中各种备份所在的文件位置。
第四步，查找 MM.sqlite。Manifest.db 本身是 SQLite 数据文件，通过 SQLite 我们能看到文件中包含了 Files 数据表，这张表中有 fileID、domain 和 relativePath 等字段。
微信的聊天记录文件为 MM.sqlite，我们可以直接通过 SQL 语句来查询下它的位置（也就是 fileID）。
第五步，分析找到的 MM.sqlite。
这里我们需要在备份文件夹中查找相关的 fileID，比如 f71743874d7b858a01e3ddb933ce13a9a01f79aa。
找到这个文件后，我们可以复制一份，取名为 weixin.db，这样就可以使用 navicat 对这个数据库进行可视化管理，如下图所示：
微信会把你与每一个人的聊天记录都保存成一张数据表，在数据表中会有 MesLocalID、Message、Status 等相应的字段，它们分别代表在当前对话中的 ID、聊天内容和聊天内容的状态）.
可以通过以下代码，来查看有多少聊天对象表：
2023-11-9 15:22:46 注意，看了一下教程里的评论，有人说现在的备份文件是message_1.sqlite，因此可以将第四步里的查询SQL替换成：
