现代 SQLite：你不知道它已经拥有的功能
文章摘要
这篇文章全面介绍了 SQLite 在近年来发展出的一系列现代化功能，证明它早已超越了”简单嵌入式数据库”的定位，成为一个功能丰富的数据库引擎，适用于桌面应用、本地优先（local-first）工具和小型服务等场景。
JSON 数据支持：SQLite 内置 JSON 扩展，允许在表中直接存储和查询 JSON 文档。通过 json_extract() 函数可以提取 JSON 字段，还支持在 JSON 表达式上创建索引，使半结构化数据的查询性能出人意料地高效。新的箭头语法（->>）提供了比 json_extract 更简洁的写法，且能根据值类型返回适当的类型。
FTS5 全文搜索：SQLite 的 FTS5 扩展将其变成了一个可用的全文搜索引擎。通过创建虚拟表并指定分词器（如 porter），可以实现排名查询、短语搜索、前缀搜索等功能，无需管理外部搜索服务。支持 NEAR 操作符进行邻近搜索。
窗口函数与 CTE：SQLite 支持公共表表达式和窗口函数，解锁了一整类分析查询能力。文章展示了使用 SUM() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ... ROWS BETWEEN ...) 计算累计总额的示例，结合 CTE 可以在单个 SQLite 文件上构建丰富的报表和仪表板。
STRICT 表与更好的类型系统：SQLite 以灵活的类型模型著称（或臭名昭著）。现代 SQLite 添加了 STRICT 表，强制执行类型约束，类似于 PostgreSQL 等传统数据库。在插入时拒绝无效类型，使数据模式更可预测，减少隐微 bug。
生成列（Generated Columns）：允许将表达式存储为虚拟列或存储列，保持派生数据与源数据紧密关联，可以为生成列创建索引并高效查询。
预写式日志（WAL 模式）：WAL 是一种日志模式，显著改善并发性能——读者不阻塞写者，写者不阻塞读者。只需一条 PRAGMA journal_mode = WAL; 即可启用。
HN 评论精华
SQLite 的生产级能力：aaviator42 分享了使用 SQLite 作为唯一存储层服务日均数十万用户网站的经验，证明 SQLite 的鲁棒性远超一般认知。tombert 分享了用 SQLite 替代原始文件写入后获得了崩溃恢复能力的经历。
STRICT 模式的实际价值：crazygringo 描述了 STRICT 模式如何帮助捕获 Python 和 NumPy 整数类型不匹配的 bug。krylon 赞赏 STRICT 表并使用约束来强制验证 TEXT 列中的 JSON 有效性。momo_dev 也确认 STRICT 表帮助发现了类型插入 bug。
Richard Hipp（SQLite 作者）亲自回复：SQLite 的创建者 Dr. Richard Hipp 以用户名 “SQLite” 出现在评论区，解释了灵活类型系统如何与 JSON 良好配合——->> 操作符能返回适当类型，而 PostgreSQL 中则不行。他还表达了对脚本环境中动态类型的偏好，并质疑了严格类型的研究基础。
FTS5 的局限性：FooBarWidget 发现 FTS5 在子词搜索方面有限（如搜索 “Daemon” 无法匹配 “DaemonSet”）。ers35 建议使用 trigram 分词器改善这一问题。kherud 也询问了改善 SQLite 全文搜索质量的方法。
类型系统争论：andrewstuart 认为 STRICT 应该成为默认行为，但 sgbeal 解释了向后兼容性的考量。QuadrupleA 质疑松散类型的实际好处，而 lateforwork 认为在单应用场景中灵活性有利于 schema 演进。fushihara 希望 SQLite 添加原生布尔类型和日期时间类型。
并发写入改进：nikisweeting 提到 Turso 的多写入者支持正在解决 SQLite 高并发场景的限制，这是 SQLite 生态系统中的重要进展。
备份 API 的创意用法：malkia 描述了使用 SQLite 的备份 API 进行变更检测的方案，展示了 SQLite API 的多功能性。