这是因为默认表名基于R中数据框的名称。使用lapply时，它不采用索引名称。
dplyr::copy_to.src_sql的文档包含：

## S3 method for class 'src_sql'
copy_to(dest, df, name = deparse(substitute(df)),
  types = NULL, temporary = TRUE, unique_indexes = NULL, indexes = NULL,
  analyze = TRUE, ...)

行name = deparse(substitute(df))显示表名的来源。
我们可以看到它会变成什么：

res <- list("iris" = iris, "cars" = cars)
tmp = lapply(res, function(x) print(deparse(substitute(x))))
#> [1] "X[[i]]"
#> [1] "X[[i]]"

SQLite源中表的name为X[[i]];一旦执行了第一行，表就已经存在了。
我们可以通过使用显式for循环并辅助传递名称来解析，或者通过在索引号上使用lapply来解析。
例如：

res <- list("iris" = iris, "cars" = cars)
my_db <- dplyr::src_sqlite(paste0(tempdir(), "/foobar.sqlite3"),
                           create = TRUE)
lapply(seq_along(res), function(i, l){dplyr::copy_to(my_db, l[[i]], names(l)[[i]])}, l = res)
my_db %>% tbl("iris") %>% head

#> Source:   query [?? x 5]
#> Database: sqlite 3.8.6 
#> 
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#>          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>   <chr>
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
#> 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
#> 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
#> 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
#> 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
#> 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

my_db %>% tbl("cars") %>% head

#> Source:   query [?? x 2]
#> Database: sqlite 3.8.6 
#> 
#>   speed  dist
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     4     2
#> 2     4    10
#> 3     7     4
#> 4     7    22
#> 5     8    16
#> 6     9    10

如果某人更喜欢{purrr}选项：

imap(res, ~dplyr::copy_to(dest = my_db, 
                            df = .x,
                            name = .y,
                            overwrite = TRUE))

或

imap(res, ~dbWriteTable(conn = my_db, .y,
                                        value = .x,
                                       overwrite = TRUE))