讨论SQLite数据库损坏与修复
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时间：2015年06月12日
昨晚，朋友和我反馈SQLite数据库发生损坏有没有办法恢复。大致的情况是这样的，当数据库在使用时不小心用了新的文件覆盖数据库，导致了SQLite数据库出现了损坏，打开的时候出现要输入密码，而且不能把SQL语句dump下来。所以，文章这里整理SQLite数据库出现损坏的所有情况，以及如何修复损坏的SQLite数据库文件。
SQLite算是非常稳定的数据库，不容易出现损坏，就算应用程序崩溃，或者操作系统崩溃，甚至是执行事务时出现断电，都能在下一次使用数据库时自动修复。但是，还是不能避免不出现损坏的情况。
导致SQLite数据库损坏的情况
导致SQLite数据库损坏的情况大致可归结为4类：文件覆盖问题、文件锁问题、数据同步问题、内存问题
文件覆盖问题
SQLite数据库文件被覆盖是可能的，毕竟是一个普通的磁盘文件，意味着所有的进程都可以打开和覆盖，所以不可能完全避免文件覆盖的情况。
1. 多线程写数据库问题。
SQLite数据库是支持多进程并发读写，但是如果这时候关闭和重新打开数据库，就很可能出现一些线程还在写数据到数据库，出现部分数据被覆盖的情况。
2. 执行事务时备份或恢复数据
事务都是一个过程性的操作，需要一定时间，而数据备份是原子操作，如果在事务执行过程时备份，可能导致复制的内容包含了部分新的内容和部分旧的内容，就出现数据库损坏。恢复也是一样。
3. 删除日志文件
SQLite数据库通常都是存储所有内容到一个文件，但执行事务时，为了实现程序崩溃，断电时可以回滚日志，就伴随着一些附加的日志文件。如果日志被删除了，就会导致恢复出现异常。
文件锁问题
为了实现SQLite数据库并发读写，SQLite会使用文件锁来保证数据安全。
1. 系统文件锁问题
SQLite依赖于底层的文件系统对文件锁的实现，但是，一些文件系统存在锁逻辑错误，使得锁并不可靠，这在网络文件系统和NFS情况比较常见。
2. POSIX协同锁(advisory lock)
在linux 或者unix下，SQLite 默认锁是协同锁。当进程使用协同锁，如果其中有一个线程执行 close() 就可能导致锁被取消。如果已经有两个线程同时连接到同一个数据库，再来一个线程不以SQLite API的形式，就是以系统文件形式读取数据库（ open(), read() , 然后close()），就会导致这个进程的数据库锁被取消，而两个线程同时操作数据库就会导致数据覆盖引起错乱。
3. 不同的连接协议
不同的连接协议锁也可能会不同，也就导致锁没有发挥错误引起错误。
4.当数据库正在使用时删除或重命名数据库文件
出现这种情况往往是在linux等类POSIX系统，windows下不会出现这个情况，而且同时有事务执行就会放大这个问题。
数据同步问题
为了保证数据一致性，SQLite有时候会请求操作系统将所有等待持久化的数据刷入磁盘，然后等待这个操作完成。
1.磁盘驱动器的同步请求可能是不可靠的
现有普通消费级别的磁盘驱动器多数都会谎报数据同步结果，以期望得到更高的写入速度。当数据刚到达磁盘缓冲区，还没真正写入氧化物介质，磁盘驱动器就报告内容已经安全写入。但是这时候断电、硬件复位就会导致数据同步失败。这种情况主要出现在闪存介质。
2.使用PRAGMAs会影响同步
通过设置PRAGMA synchronous=OFF， SQLite所有的同步操作都会被忽略。这使得SQLite运行得更快，但如果出现电源故障或硬件复位就会前面保存的所有数据。如果单纯为了获得最大的数据可靠性和健壮性，SQLite可设置synchronous = FULL
内存问题
SQLite作为一个C运行库，和使用它的应用程序运行在同一个内存地址空间。这意味着，任何野指针，缓冲区溢出，堆损坏等都有可能损坏了SQLite的数据结构，并最终导致数据库文件损坏。
另外，使用内存映射I/O模型(如mmap)的时候，内存问题会变得更加严重。当数据库文件的一部分或全部被映射到应用程序的地址空间，虽然减少了文件IO操作，但是野指针可能访问并修改到任何部分的映射空间数据。
更多SQLite数据库损坏的原因可以看这里。
修复损坏的SQLite数据库
linux下：
$ sqlite3 mydata.db ".dump" | sqlite3 new.db
win下：
d:\>sqlite3 mydata.db .dump > mydata.sql
d:\>sqlite3 new.db < mydata.sql
d:\>sqlite3 aa.db "pragma integrity_check"
这里可以下载 sqlite3.exe
当然，这些API只是在一定程序修复损坏的数据库，无法解决所有的问题。
SQLite使用建议
这里有4点建议：
1. 减少多进程或多线程操作，尽可能单线程写。
2. 减少事务操作，减小事务复杂度，减少检查点
3. 减少数据库的大小
4. 避免使用PRAGMA synchronous=OFF
参考：http://blog.csdn.net/mycwq/article/details/45541409
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