SQLite连接关闭后、跨Python会话时是否保留查询缓存？

我需要对现有不同数据库开展基准测试，通过重复执行某查询n次来统计平均查询耗时。已知Python的sqlite3模块内部采用语句缓存以避免SQL解析开销，可通过cached_statements参数设置缓存语句数量，默认缓存100条。但我不清楚该缓存的留存规则，有两个疑问：

1. 在同一Python会话内，关闭连接后缓存是否仍存在？
2. 缓存是否会写入磁盘，跨Python会话留存？

我的测试代码如下：

times = []
for i in range(n_repeat):
    start = time.perf_counter()
    conn = sqlite3.connect(dbpath)
    # do query
    conn.commit()
    conn.close()
    times.append(time.perf_counter() - start)

return timedelta(seconds=sum(times) / n_repeat)

我原本假设关闭连接后所有缓存会立即被丢弃并回收，且测试中n次运行的耗时差异极小，似乎验证了该假设，但仍希望得到确切结论。简言之：SQLite在连接关闭后是否仍缓存查询？是否跨Python会话缓存查询？

• 同一Python会话内，关闭连接后缓存会被销毁：Python的sqlite3模块的语句缓存是绑定到单个数据库连接对象的。当调用conn.close()关闭连接时，该连接对应的所有缓存语句都会被立即释放并回收，不会在同一Python会话内留存。你的测试代码每次循环都新建连接再关闭，每次的缓存都是独立的，这也是多次运行耗时差异极小的原因——每次都要重新解析SQL、执行，没有复用缓存。
• 缓存不会写入磁盘，无法跨Python会话留存：sqlite3的语句缓存是纯内存级别的，仅存在于当前Python进程的内存中，不会被持久化到磁盘。当Python进程结束（会话关闭），所有缓存都会被彻底清除，新启动的Python会话无法复用之前的缓存。

额外补充：如果要在基准测试中模拟缓存复用的场景，应该把连接的创建和关闭放到循环外面，保持单个连接重复执行查询，这样才能利用到cached_statements的缓存效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bram Vanroy