CLOUD云枢在 1核1G 内存 的轻量级服务器（如阿里云/腾讯云入门型 ECS、VPS）上，SQLite 通常比 MySQL 更合适，但需结合具体使用场景判断。以下是详细对比和建议：
✅ 推荐 SQLite 的典型场景（更合适）
| 条件 | 原因 |
|---|---|
| 单机应用、无并发写入（如个人博客后台、CLI 工具、小型内部管理工具） | SQLite 是嵌入式数据库，零配置、无进程、不占内存（常驻内存仅几 MB），启动快，无额外资源开销。 |
| 读多写少，QPS < 50，无多用户同时修改数据 | SQLite 在读操作上性能优秀；写操作会全局加锁（WAL 模式可缓解），但低并发下完全够用。 |
| 无需远程访问、无用户权限管理需求 | SQLite 数据库即一个 .db 文件，无需网络端口、账户密码、防火墙配置，运维极简。 |
| 部署/备份简单：只需复制文件即可备份/迁移 | 对资源受限环境友好，适合自动化脚本或容器化（如 Docker 中轻量服务）。 |
✅ 实测参考：1核1G 的 Ubuntu 22.04 上运行 SQLite + Flask/Django（轻量 ORM），内存占用稳定在 80–150MB，CPU 空闲率 >90%。
⚠️ MySQL 可能勉强可用，但需谨慎（不推荐，除非必要）
| 挑战 | 说明 |
|---|---|
| 内存压力大 | MySQL 官方最低建议 512MB，但实际运行（含 InnoDB buffer pool、连接线程等）在 1G 下极易 OOM。即使调优（如 innodb_buffer_pool_size=128M, max_connections=10），仍可能因突发查询或日志刷盘导致 swap 频繁或崩溃。 |
| 启动慢、维护复杂 | 需配置 my.cnf，管理用户/权限、日志、备份策略；出问题时排查成本高。 |
| 并发写入瓶颈明显 | 即使少量并发写（如 3+ 用户同时提交表单），InnoDB 行锁 + MVCC 在小内存下易触发锁等待或死锁。 |
| 安全风险 | 开放 3306 端口需额外加固（防火墙、强密码、禁用 root 远程），而 1G 机器往往缺乏专业运维支持。 |
⚠️ 若坚持用 MySQL：
→ 必须严格调优（示例关键参数）：
[mysqld]
innodb_buffer_pool_size = 128M # ≤ 总内存的 1/4
max_connections = 10 # 避免连接耗尽
table_open_cache = 64
sort_buffer_size = 256K
read_buffer_size = 128K
log_error = /var/log/mysql/error.log
skip-log-bin # 关闭二进制日志省空间→ 并搭配监控（如 htop, mysqladmin processlist），否则极易因内存不足被系统 OOM Killer 杀掉 mysqld 进程。
🚦 何时可考虑 MySQL？（例外情况）
- ✅ 已有现成 MySQL 应用且无法改造（如 WordPress 插件强依赖 MySQL 特性）
- ✅ 需要多应用共享数据（如 Web 前端 + 后台 API + 定时任务共用同一数据库）
- ✅ 未来明确要升级为集群/主从（提前铺路，但 1G 显然不是长期方案）
→ 此时建议：直接换 2C2G 服务器（主流云厂商约 ¥30~50/月），MySQL 就变得稳妥得多。
✅ 更优替代方案（兼顾扩展性与轻量）
| 方案 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|
| LiteDB / DuckDB | 比 SQLite 更现代（支持 SQL 窗口函数、JSON）、纯内存计算快；DuckDB 专为分析优化 | 数据分析类 CLI 工具、ETL 脚本 |
| PostgreSQL + minimal config | 比 MySQL 更省内存（shared_buffers=64MB, max_connections=10），ACID 更严格 |
需要 JSONB、全文检索、地理空间等高级功能时 |
| 云数据库 Serverless 版（如 AWS Aurora Serverless、阿里云 PolarDB-X 共享型） | 按用量付费，免运维，自动扩缩容 | 长期项目、流量波动大、不愿管数据库 |
✅ 结论：一句话决策树
你的应用是否满足以下全部？
① 单机运行（无远程客户端）
② 同一时刻最多1–2人写入（如管理员后台）
③ 不需要用户权限隔离/事务跨表强一致性
④ 你希望“复制文件即备份”，5分钟部署完？
↓ 是 → 选 SQLite（强烈推荐）
↓ 否 → 升配到 2C2G 再用 MySQL/PostgreSQL，或改用云数据库💡 最后建议：先用 SQLite 快速上线验证业务逻辑，等用户增长或出现并发瓶颈时，再平滑迁移到 MySQL（SQL 语法兼容度高，ORM 层切换成本低）。
如需，我可以提供：
- SQLite 生产环境最佳实践（WAL 模式 + 备份脚本）
- MySQL 在 1G 下最小可行配置文件（
my.cnf） - Django/Flask 切换 SQLite ↔ MySQL 的代码示例
欢迎继续提问！ 😊