HarmonyOS 鸿蒙Next 分布式键值数据库落盘疑问

发布于 1周前 作者 phonegap100 来自 鸿蒙OS

HarmonyOS 鸿蒙Next 分布式键值数据库落盘疑问 想编写键值数据库学习数据持久化

参考链接为

https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-references/js-apis-distributedkvstore-0000001860176013#ZH-CN_TOPIC_0000001860176013__singlekvstore

打印日志成功为

05-21 10:32:09.108   37800-37800  A00000/testTag                 pid-37800             I     Succeeded in creating KVManager
05-21 10:32:09.152   37800-37800  A00000/testTag                 pid-37800             I     Succeeded in loading the content.
05-21 10:32:09.156   37800-37800  A00000/testTag                 pid-37800             I     Succeeded in getting KVStore
05-21 10:32:09.163   37800-37800  A00000/testTag                 pid-37800             I     Succeeded in putting data
05-21 10:32:09.163   37800-37800  A00000/testTag                 pid-37800             I     Succeeded in getting data.data=value-test-string

我想查看数据库的落盘情况,通过使用 hidumper -s DistributedKvData 命令无法查询到所编写 Bundle 的KV数据库信息,甚至没有 Bundle 信息,但是我通过 bm dump 是可以查询到我的 Bundle 信息的,请问如何才能在 DistributedKvData 中看到我所构造的数据库信息,或者通过什么方法才能看到我的包所构建的数据库信息


更多关于HarmonyOS 鸿蒙Next 分布式键值数据库落盘疑问的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-93-b0.html

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这个问题通过在线提单进一步解决:https://developer.huawei.com/consumer/cn/support/feedback/#/,感谢您的反馈和支持

更多关于HarmonyOS 鸿蒙Next 分布式键值数据库落盘疑问的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-93-b0.html


HarmonyOS 鸿蒙Next 的分布式键值数据库(Distributed Key-Value Database, DKVD)是一种支持跨设备数据同步和共享的轻量级数据库。关于落盘疑问,DKVD 的数据存储机制如下:

  1. 数据存储位置:DKVD 的数据可以存储在设备的本地文件系统中,支持持久化存储。数据以键值对的形式存储,每个键值对可以设置不同的存储策略。

  2. 落盘机制:DKVD 的落盘机制依赖于设备的文件系统。当数据需要持久化时,系统会将数据写入设备的本地存储中。写入操作通常由系统自动管理,开发者可以通过 API 控制数据的存储策略,如是否立即写入磁盘或延迟写入。

  3. 数据同步:DKVD 支持跨设备数据同步,数据在多个设备之间通过分布式数据管理服务进行同步。同步过程中,数据会先在本地设备落盘,然后通过网络传输到其他设备,并在目标设备上再次落盘。

  4. 数据一致性:DKVD 通过分布式一致性协议保证数据在多个设备之间的一致性。数据在落盘时会进行一致性校验,确保数据在不同设备上的存储状态一致。

  5. 性能优化:DKVD 在落盘时采用了多种性能优化技术,如批量写入、异步写入等,以减少对系统性能的影响。

总结:HarmonyOS 鸿蒙Next 的分布式键值数据库通过本地文件系统实现数据落盘,支持跨设备数据同步和一致性管理,并通过多种技术优化落盘性能。

HarmonyOS 鸿蒙Next的分布式键值数据库落盘机制设计旨在确保数据的高效存储与可靠性。系统通过分布式架构实现数据在多设备间的同步,并采用本地存储与云存储结合的方案,确保数据在设备本地落盘的同时,支持跨设备访问。具体落盘策略包括异步写盘、数据压缩与加密,以优化存储性能和安全性。开发者可通过API控制数据存储位置和同步频率,建议根据应用场景合理配置以平衡性能与资源消耗。

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