不能，但可凑合用于读多写少、结构稳定、数据量小、无协作修改的场景，如配置文件、用户偏好设置、静态参数表；一上规模即因解析开销大、更新困难、无并发控制而崩。
XML 当真能当数据库用？先说结论：不能，但可以凑合
XML 不是数据库，它没有事务、索引、并发控制、查询优化器，也没有 ACID 保障。把它当数据库用，等于拿记事本管理银行账目——写得进去，查得慢，改错一个标签整个文件可能就解析失败。
哪些场景下“凑合用 XML”不算作死
适合用 XML 存数据，本质是「读多写少 + 结构稳定 + 数据量小 + 无协作修改」。典型例子：本地配置文件、单机桌面软件的用户偏好设置、嵌入式设备的静态参数表。
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config.xml里存<theme>dark</theme>比写 ini 或 JSON 更易加注释和文档说明 - 老工业设备通信协议规定必须用 XML 报文，那你得按规范序列化，不是选不选的问题
- 导出一份带结构的快照（如某次测试结果报告），供人工归档或离线审阅，此时 XML 的可读性和自描述性反而是优势
为什么一上规模就崩：解析开销与更新陷阱
XML 解析是 O(n) 全文件扫描，DOM 加载会把整棵树塞进内存；SAX 虽流式，但没法随机跳转。想改第 100 个 <item></item>？只能重写整个文件。
- 10MB 的
data.xml用xml.etree.ElementTree.parse()在 Python 中可能吃掉 50MB+ 内存 - 并发写入时没有锁机制，两个进程同时写同一文件 → 覆盖或截断风险极高
- 缺少 schema 强约束时，
<price>9.99</price>和<price>free</price>都能通过解析，但后续逻辑可能直接抛ValueError
比 XML 更靠谱的轻量替代方案
除非被协议/ legacy 系统绑架，否则优先考虑更现代、更紧凑、更易处理的格式：
- 配置类：用
toml（如pyproject.toml），语法简洁，天然支持注释和层级，Python 原生库tomllib（3.11+）开箱即用 - 结构化数据交换：JSON +
jsonschema验证，体积小、解析快、几乎所有语言原生支持 - 需要简单查询能力：SQLite 文件（单文件、零配置、ACID、支持 SQL），
sqlite3模块在 Python 标准库里
真正容易被忽略的是：XML 的「可读性」常被高估。人眼扫一遍 <user id="42"><name>Alice</name><roles><role>admin</role></roles></user> 很快，但 200 行嵌套后，括号匹配和缩进错误几乎必然发生——而 JSON 或 TOML 几乎不会让你卡在这种地方。
