最简单的方法可能是使用sqlite .dump命令，在本例中创建示例数据库的转储。

sqlite3 sample.db .dump > dump.sql

然后(理论上)您可以使用root用户将其导入到mysql数据库中，在本例中是数据库服务器127.0.0.1上的测试数据库。

mysql -p -u root -h 127.0.0.1 test < dump.sql

我说在理论上，因为语法之间有一些差异。

在sqlite事务开始

BEGIN TRANSACTION;
...
COMMIT;

MySQL只使用

BEGIN;
...
COMMIT;

还有其他类似的问题(varchars和双引号会回到脑海中)，但没有查找和替换不能解决的问题。

也许你应该问问为什么要迁移，如果性能/数据库大小是问题，也许应该考虑重新规划模式，如果系统正在迁移到更强大的产品，这可能是计划数据未来的理想时机。

最近，为了我们团队正在进行的一个项目，我不得不从MySQL迁移到JavaDB。我发现Apache编写的一个名为DdlUtils的Java库非常容易做到这一点。它提供了一个API，让你做以下事情:

发现数据库的模式并将其导出为XML文件。 根据此模式修改DB。 将记录从一个DB导入到另一个DB，假设它们具有相同的模式。

我们最终使用的工具并不是完全自动化的，但它们工作得很好。即使您的应用程序不是用Java编写的，使用一些小工具进行一次性迁移也不会太难。我认为我只用了不到150行代码就完成了迁移。

基于Jims的解决方案: 快速简单的方法迁移SQLite3到MySQL?

sqlite3 your_sql3_database.db .dump | python ./dump.py > your_dump_name.sql
cat your_dump_name.sql | sed '1d' | mysql --user=your_mysql_user --default-character-set=utf8 your_mysql_db -p  

这对我很有用。我只使用sed来丢弃第一行，这与mysql不一样，但是您也可以修改dump.py脚本来丢弃这一行。

下面是一个python脚本，基于Shalmanese的回答和Alex martelli在翻译Perl到python中的一些帮助

我让它成为社区维基，所以请随时编辑和重构，只要它不破坏功能(谢天谢地，我们可以回滚)-它很丑，但工作

像这样使用(假设脚本名为dump_for_mysql.py:

sqlite3 sample.db .dump | python dump_for_mysql.py > dump.sql

然后你可以导入到mysql

注意-你需要手动添加外键约束，因为sqlite实际上不支持它们

以下是剧本:

#!/usr/bin/env python

import re
import fileinput

def this_line_is_useless(line):
    useless_es = [
        'BEGIN TRANSACTION',
        'COMMIT',
        'sqlite_sequence',
        'CREATE UNIQUE INDEX',
        'PRAGMA foreign_keys=OFF',
    ]
    for useless in useless_es:
        if re.search(useless, line):
            return True

def has_primary_key(line):
    return bool(re.search(r'PRIMARY KEY', line))

searching_for_end = False
for line in fileinput.input():
    if this_line_is_useless(line):
        continue

    # this line was necessary because '');
    # would be converted to \'); which isn't appropriate
    if re.match(r".*, ''\);", line):
        line = re.sub(r"''\);", r'``);', line)

    if re.match(r'^CREATE TABLE.*', line):
        searching_for_end = True

    m = re.search('CREATE TABLE "?(\w*)"?(.*)', line)
    if m:
        name, sub = m.groups()
        line = "DROP TABLE IF EXISTS %(name)s;\nCREATE TABLE IF NOT EXISTS `%(name)s`%(sub)s\n"
        line = line % dict(name=name, sub=sub)
    else:
        m = re.search('INSERT INTO "(\w*)"(.*)', line)
        if m:
            line = 'INSERT INTO %s%s\n' % m.groups()
            line = line.replace('"', r'\"')
            line = line.replace('"', "'")
    line = re.sub(r"([^'])'t'(.)", "\1THIS_IS_TRUE\2", line)
    line = line.replace('THIS_IS_TRUE', '1')
    line = re.sub(r"([^'])'f'(.)", "\1THIS_IS_FALSE\2", line)
    line = line.replace('THIS_IS_FALSE', '0')

    # Add auto_increment if it is not there since sqlite auto_increments ALL
    # primary keys
    if searching_for_end:
        if re.search(r"integer(?:\s+\w+)*\s*PRIMARY KEY(?:\s+\w+)*\s*,", line):
            line = line.replace("PRIMARY KEY", "PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT")
        # replace " and ' with ` because mysql doesn't like quotes in CREATE commands 
        if line.find('DEFAULT') == -1:
            line = line.replace(r'"', r'`').replace(r"'", r'`')
        else:
            parts = line.split('DEFAULT')
            parts[0] = parts[0].replace(r'"', r'`').replace(r"'", r'`')
            line = 'DEFAULT'.join(parts)

    # And now we convert it back (see above)
    if re.match(r".*, ``\);", line):
        line = re.sub(r'``\);', r"'');", line)

    if searching_for_end and re.match(r'.*\);', line):
        searching_for_end = False

    if re.match(r"CREATE INDEX", line):
        line = re.sub('"', '`', line)

    if re.match(r"AUTOINCREMENT", line):
        line = re.sub("AUTOINCREMENT", "AUTO_INCREMENT", line)

    print line,

echo ".dump" | sqlite3 /tmp/db.sqlite > db.sql

注意CREATE语句

以下是转换器列表(自2011年以来没有更新):

https://www2.sqlite.org/cvstrac/wiki?p=ConverterTools(或在archive.org上快照)

另一种工作得很好但很少被提及的方法是:使用一个ORM类，为您抽象出特定的数据库差异。例如，你在PHP (RedBean)， Python (Django的ORM层，Storm, SqlAlchemy)， Ruby on Rails (ActiveRecord)， Cocoa (CoreData)中得到这些

例如，你可以这样做:

使用ORM类从源数据库加载数据。 将数据存储在内存中或序列化到磁盘。 使用ORM类将数据存储到目标数据库中。