ArkTS数据库操作入门与进阶

ArkTS 是一种新型的 TypeScript 变体，广泛应用于 ArkUI 框架中。它不仅提供了现代化的开发体验，还通过简洁的语法和强大的工具链支持高效开发。本文将深入探讨 ArkTS 中的数据库操作技术，从入门到进阶，帮助开发者掌握在 ArkTS 环境下进行数据存储与管理的核心技能。

一、数据库操作基础

1. 数据库类型

在 ArkTS 中，数据库主要分为两种类型：

• 关系型数据库：如 SQLite，适合结构化数据存储。
• NoSQL 数据库：如 JSON 文件或内存数据库，适合非结构化或半结构化数据存储。

2. 数据库连接

在开始操作之前，需要先建立数据库连接。以下是一个简单的 SQLite 连接示例：

import { Database } from '@arkui/database';

// 创建数据库实例
const db = new Database('myDatabase.db');

// 打开数据库
db.open();

3. 基本 CRUD 操作

CRUD（Create, Read, Update, Delete）是数据库操作的核心功能。以下是基本的代码示例：

(1) 创建表

db.execute(`
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
  );
`);

(2) 插入数据

db.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ['Alice', 25]);

(3) 查询数据

const result = db.query("SELECT * FROM users WHERE age > ?", [18]);
console.log(result);

(4) 更新数据

db.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", [26, 'Alice']);

(5) 删除数据

db.execute("DELETE FROM users WHERE name = ?", ['Alice']);

二、进阶技巧

1. 使用事务保证数据一致性

在复杂的数据操作场景中，事务可以确保一系列操作要么全部成功，要么全部失败。以下是一个事务使用的示例：

try {
  db.beginTransaction(); // 开始事务
  db.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ['Bob', 30]);
  db.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", [31, 'Bob']);
  db.commitTransaction(); // 提交事务
} catch (error) {
  db.rollbackTransaction(); // 回滚事务
  console.error('Transaction failed:', error);
}

2. 异步数据库操作

为了提高性能和用户体验，异步操作是必不可少的。ArkTS 支持基于 Promise 的异步数据库调用：

async function addUser(name: string, age: number) {
  await db.executeAsync("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", [name, age]);
}

addUser('Charlie', 22).then(() => console.log('User added successfully'));

3. 数据库索引优化

对于大数据量的查询，创建索引可以显著提升性能。以下是如何为表添加索引的示例：

db.execute("CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_users_name ON users (name)");

4. 数据库迁移

随着应用版本的更新，数据库结构可能需要调整。使用数据库迁移工具可以帮助开发者安全地升级数据库模式。以下是一个简单的迁移流程图：

flowchart TD
    A[当前数据库版本] --> B{版本匹配？}
    B --是--> C[直接运行应用]
    B --否--> D[加载迁移脚本]
    D --> E[执行迁移]
    E --> F[更新版本号]
    F --> G[运行应用]

三、最佳实践

1. 避免硬编码 SQL 语句：使用参数化查询防止 SQL 注入攻击。
2. 定期备份数据库：确保数据安全，尤其是在生产环境中。
3. 监控数据库性能：通过分析查询计划优化慢查询。
4. 分离逻辑层与数据层：将数据库操作封装到独立的服务模块中，便于维护和扩展。